AutoML による予測

バッチ予測用の AutoML 時系列予測モデルを作成、トレーニング、使用する方法を確認するには、次のいずれかの環境で、Jupyter ノートブック「バッチ予測用の AutoML 表形式予測モデル」を実行します。

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予測モデルは、一連の値を予測します。たとえば、小売店では、商品の在庫を前もって適切に確保できるように、今後 3 か月にわたる商品の日々の需要を予測することが考えられます。

予測モデルを作成して予測を行うワークフロー

Vertex AI で予測モデルを作成するには、次の手順を行います。

手順	説明
1. 予測モデル用に表形式のトレーニング データを準備する	予測モデルのトレーニングに使用する表形式のトレーニング データを用意します。
2. 予測モデルをトレーニングするためのデータセットを作成する	新しいデータセットを作成し、準備したトレーニング データを関連付けます。
3. 予測モデルをトレーニングする	データセットを使用して Vertex AI で予測モデルをトレーニングします。
4.モデルを評価する	新しくトレーニングした予測モデルの予測精度を評価します。
5. 予測モデルの予測を取得する	予測モデルからバッチ予測をリクエストします。

AutoML による予測では、オンライン予測はサポートされていません。予測モデルからオンライン予測をリクエストするには、予測用の表形式ワークフローを使用します。