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Creación de una predicción por lotes
Para crear una predicción por lotes, se crea un objeto BatchPrediction a través de la consola Amazon Machine Learning (Amazon ML) o la API. Un objeto BatchPrediction se describe como un conjunto de predicciones que genera Amazon ML mediante su modelo de ML y un conjunto de observaciones de entrada. Al crear un objeto BatchPrediction, Amazon ML inicia un flujo de trabajo asíncrono que calcula las predicciones.
Debe utilizar el mismo esquema para la fuente de datos que utilice para obtener predicciones por lotes y la fuente de datos que utilizó para formar el modelo de ML al que consulta las predicciones. La única excepción es que la fuente de datos para una predicción por lotes no tiene por qué incluir el atributo de destino porque Amazon ML predice el destino. Si proporciona el atributo de destino, Amazon ML pasa por alto su valor.
Creación de una predicción por lotes (consola)
Para crear una predicción por lotes con la consola Amazon ML utilice el asistente Create Batch Prediction.
Para crear una predicción por lotes (consola)
Inicie sesión en la consola Amazon Machine Learning AWS Management Console y ábrala en https://console.aws.amazon.com/machinelearning/
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En el panel de Amazon ML, en Objetos, elija Crear nuevo... y, a continuación, elija Predicción por lotes.
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Elija el modelo de Amazon ML que desee utilizar para crear la predicción por lotes.
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Para confirmar que desea utilizar este modelo, seleccione Continue (Continuar).
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Elija la fuente de datos para la que desee crear predicciones. La fuente de datos debe tener el mismo esquema que su modelo, aunque no tiene que incluir el atributo de destino.
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Elija Continuar.
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Para S3 destination (Destino de S3), escriba el nombre del bucket de S3.
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Elija Revisar.
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Revise la configuración y seleccione Create batch prediction (Crear predicciones por lotes).
Creación de una predicción por lotes (API)
Para crear un objeto BatchPrediction utilizando la API de Amazon ML, debe proporcionar los siguientes parámetros:
- Datasource ID
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El ID de la fuente de datos que apunta a las observaciones para las que desea las predicciones. Por ejemplo, si desea predicciones para los datos en un archivo llamado
s3://examplebucket/input.csv, crearía un objeto de fuente de datos que apunte al archivo de datos y, a continuación, trasladaría el ID de esa fuente de datos con este parámetro. - BatchPrediction ID
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El ID que se asigna a la predicción por lotes.
- ML Model ID
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El ID del modelo de ML que Amazon ML debe consultar para las predicciones.
- Output Uri
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El URI del bucket de S3 en el que almacenar el resultado de la predicción. Amazon ML debe tener permisos para escribir datos en este bucket.
El parámetro
OutputUridebe hacer referencia a una ruta de S3 que termine con una barra inclinada ('/'), tal y como se muestra en el ejemplo siguiente:s3://examplebucket/examplepath/
Para obtener más información acerca de la configuración de permisos de S3, consulte Concesión de permisos a Amazon ML para enviar predicciones a Amazon S3.
- (Opcional) BatchPrediction Nombre
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(Opcional) Un nombre legible para la predicción por lotes.
