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|使用 DeepAR 进行时间序列预测( 四 )


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图9 训练参数定义
模型训练完成后 ， 可以定义预测方法类 ， 并一步调用 API 执行部署：
|使用 DeepAR 进行时间序列预测
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图10 定义推理方式并部署
这样我们就训练好了一个 DeepAR 用于预测电力供应的模型 ， 可以在笔记本中继续尝试去预测接下来的几组数据并与历史数据进行比对 。 我们在实际使用SageMaker的过程中 ， 可以先简单跑一遍示例代码 ， 再逐步替换其中的数据、和改写数据预处理的代码 。 当您对相关代码掌握后 ， 可以尝试独立来编写其他流程的代码 ， 自定义在每一个步骤中实现业务的需求 。
最后 ， 我希望通过这篇博客能够给您一些时间序列预测的指导 ， DeepAR 作为时间序列预测中一个亮点十足的算法 ， 能够帮助您短时间内取得不错的准确率 。 Amazon Forecast 和 Amazon SageMaker 都能在不同阶段给到您支持 。
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|使用 DeepAR 进行时间序列预测
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