Prédiction de données chronologiques par AutoML (apprentissage automatique automatique)

Voici les étapes pour apprendre un modèle de régression prédictive de séries chronologiques à l'aide de AutoML (Automatic Machine Learning) d'Azure Machine Learning.

AutoML (Automated ML) est une fonction qui permet à Azure Machine Learning d'exécuter des processus tels que l'ingénierie de la quantité de caractéristiques, la sélection de modèle et la sélection d'hyperparamètres de manière entièrement automatique en entrant simplement des données et des paramètres de base. Voir ci-dessous pour plus de détails. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique automatique (AutoML)

Vous trouverez ci-dessous l'exemple de code et les données utilisés dans cet article. : robot: Exemple de code (github) : bières: [Exemple de données (pour la formation) - Données de séries chronologiques de production de bière 1992-2016](https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated- machine-learning / prévision-bière-remote / Beer_no_valid_split_train.csv) : bières: [Exemple de données (pour les tests) - Données de la série chronologique de la production de bière 2017-2018](https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated- machine-learning / prévision-bière-remote / Beer_no_valid_split_test.csv)

Sur la base des données de formation suivantes (1992-2016), nous prévoirons la demande de bière après 2017. Si vous avez des données CSV avec deux colonnes, une date et des données numériques (comme les ventes), vous pouvez essayer la même procédure. image.png

Création d'Azure Machine Learning

  1. Accès au portail Azure (https://ms.portal.azure.com)
  2. Appuyez sur le menu dans l'ordre suivant
  3. [+ Créer une ressource] 2. [AI + Machine Learning] 3. [Machine Learning] image.png
  4. Définissez les éléments suivants comme il convient

Lancez Azure Machine Learning Studio

À partir de l'écran ML, cliquez sur [Lancer maintenant] dans Azure Machine Learning Studio. (Vous pouvez également accéder à https://ml.azure.com et ouvrir directement l'écran du studio Azure Machine Learning) image.png

Créer une instance de calcul

  1. Écran de développement intégré Ouvrez [Computing] du studio Azure Machine Learning
  2. Sélectionnez l'onglet Instances de calcul et cliquez sur + Nouveau
  3. Définissez les éléments suivants comme il convient

Après les paramètres ci-dessus, cliquez sur le bouton [Créer] pour démarrer le déploiement. image.png

Créer un cluster de formation

  1. Écran de développement intégré Ouvrez [Computing] du studio Azure Machine Learning Sélectionnez l'onglet [Compute clusters] et cliquez sur [+ New]
  2. Définissez les éléments suivants comme il convient

Après les paramètres ci-dessus, cliquez sur le bouton [Créer] pour démarrer le déploiement. image.png

Télécharger un exemple de code et de données

  1. À partir de ml.azure.com, accédez à l'écran de développement intégré du studio Azure Machine Learning.
  2. Cliquez sur Notebook, cliquez sur Upload Folder et zip téléchargé depuis github (https://github.com/yahanda/time-series-forecasting-with-auto-ml) Téléchargez le dossier décompressé. image.png

Exécutez le livre de nœuds

  1. Cliquez sur beer-forcasting-shared-ml.ipynb, puis sur Jupyter> Modifier avec Jupyter
  2. Paramètres du noyau
  3. Spécifiez l'environnement Python utilisé par Jupyter
  4. Sélectionnez Python 3.6 - AzureML
  5. Exécuter la cellule (Il existe 3 façons d'exécuter la cellule)
  6. Raccourci: Ctrl + Entrée (recommandé)
  7. Sélectionnez Exécuter les cellules dans la barre de cellules
  8. Sélectionnez [> Exécuter]

Vous trouverez des détails sur ce que vous faites dans Notebook Veuillez vous référer à l'explication de.

Lorsqu'il est exécuté jusqu'à la fin, le meilleur modèle a une très grande précision avec un taux d'erreur absolu moyen (MAPE) de 6,3%.

Model MAPE:
0.06370896673493383

Model Accuracy:
0.9362910332650661

Il s'agit d'un graphique des valeurs prévues et réelles.

image.png

(Vérifiez la précision du modèle)

Vous pouvez également vérifier les informations des différents modèles qu'AutoML a essayés à partir du menu [Automatic ML] du studio Azure Machine Learning via l'interface graphique.

référence

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