Prognosemodelle sagen eine Folge von Werten vorher. Beispiel: Als Einzelhändler möchten Sie die tägliche Nachfrage Ihrer Produkte für die nächsten drei Monate prognostizieren, damit Sie Inventarbestände im Voraus rechtzeitig planen können.
Workflow: Prognosemodell erstellen und Inferenzen ziehen
So erstellen Sie ein Prognosemodell in Vertex AI:
| Schritte | Beschreibung |
|---|---|
| 1. Tabellendaten für Prognosemodelle vorbereiten | Bereiten Sie Ihre tabellarischen Trainingsdaten für das Prognosemodelltraining vor. |
| 2. Dataset für Trainingsprognosemodelle erstellen | Erstellen Sie ein neues Dataset und verknüpfen Sie Ihre vorbereiteten Trainingsdaten damit. |
| 3. Prognosemodell trainieren | Trainieren Sie in Vertex AI mithilfe Ihres Datasets ein Prognosemodell. |
| 4. Modell auswerten | Evaluieren Sie Ihr neu trainiertes Prognosemodell auf die Inferenzgenauigkeit. |
| 5. Schlussfolgerungen für ein Prognosemodell abrufen | Fordern Sie Batchinferenzen aus dem Prognosemodell an. |
Prognosen mit AutoML unterstützen keine Onlineinferenzen. Wenn Sie Onlineinferenzen für Ihr Prognosemodell anfordern möchten, verwenden Sie den tabellarischen Workflow für Prognosen.