こちらのリリースです。
マニュアルはこちら。
元々はクラシックコンピュートを使うAutoMLでしたが、時系列予測をサーバレスで行えるようになりました。
クラシックとサーバレスでは機能に違いがあるので、こちらでご確認ください。
サーバレスでは特徴量ストアとの連携は現時点ではサポートされていませんが、それ以外の対応アルゴリズムや日本の休日のサポート、モデルサービングとの連携など多くの面で機能が拡充されています。
ということで動かしてみます。例によってCOVID感染者数データを使います。
サイドメニューからエクスペリメントにアクセスして、予測を開きます。
項目が追加されており、UIもリニューアルされてますね。
Unity Catalogとの連携も進んでおり、以前はできなかったモデルの直接登録もサポートされています。
アルゴリズムにDeepARが追加されています。
あと、国ごとの休日も選べるようになっています。以前はUSの休日しかサポートされていなかったので嬉しい。
トレーニングをスタートすると、マシンのセットアップが始まります。
トレーニングが始まるとモデルが記録されていきます。
ちなみに、背後ではサーバレスジョブが作成されて実行されています。
完了しました。サービングエンドポイントの作成や、推論ノートブックへのリンクボタンが表示されています。
予測結果が記録されています。
Unity Catalogにモデルが記録されています。
予測結果を可視化します。
SELECT
date_timestamp,
yhat as Cases,
Prefecture
FROM
takaakiyayoi_catalog.japan_covid_analysis.forecast_predictions_1734346274629
ORDER BY
Prefecture,
date_timestamp
予測に用いたデータと予測結果をUNIONして可視化してみます。
SELECT
date_timestamp,
yhat as Cases,
Prefecture
FROM
takaakiyayoi_catalog.japan_covid_analysis.forecast_predictions_1734346274629
UNION
SELECT
date_timestamp,
Cases,
Prefecture
FROM
takaakiyayoi_catalog.japan_covid_analysis.covid_cases
WHERE date_timestamp >= '2023-05-01'
ORDER BY
Prefecture,
date_timestamp
元のデータは2023/5/8までとなっているので、それ以降が予測結果です。
以前は予測結果がテーブルに格納されるところまででしたが、モデルの管理やデプロイまでもカバーされるようになりました。お手軽に時系列予測モデルをトレーニング、デプロイできますので、是非ご活用ください。