jeudi, 19 mai 2022

Prediction Framework s’attaque à la corvée du pipeline de données

Le cadre de prévision de rassemble les services Google Cloud Platform, de Cloud Functions à Pub/Sub en passant par Vertex AutoML et BigQuery, pour aider les utilisateurs à exécuter des projets de prévision en sciences de l’information et à gagner du temps.

Détaillée dans un article du 29 décembre, Prediction Structure a été créée pour offrir l’échafaudage standard pour les options de prévision et permettre la modification. Conçu pour être hébergé sur Cloud Platform, le framework est une tentative de généralisation de toutes les étapes impliquées dans une tâche de prévision, y compris l’extraction d’informations, la préparation d’informations, le filtrage, les prévisions et le post-traitement. L’idée derrière le framework est qu’avec quelques particularités/modifications, le framework s’adapterait à n’importe quel cas d’utilisation comparable, avec un haut niveau de fiabilité.

Le code de la structure peut être découvert sur GitHub. Forecast Structure utilise Cloud Functions pour le traitement des données, Vertex AutoML pour héberger la conception et BigQuery pour le stockage final des prévisions. Google Cloud Firestore, Pub/Sub et les planificateurs sont également utilisés dans le pipeline. Les utilisateurs doivent fournir un fichier de configuration avec des variables d’environnement sur le projet cloud, les sources d’informations, la conception ML et le planificateur du système de limitation.

En discutant de l’efficacité de la structure, a gardé à l’esprit que de nombreux les situations nécessitent une analyse des données de première partie, la réalisation de prédictions sur les données et l’exploitation des résultats sur des plateformes telles que Ads. L’alimentation de ces plates-formes nécessite souvent un ETL et un pipeline de prédiction orientés rapports et à coûts réduits. Prediction Framework aide à effectuer des tâches de prédiction de données en offrant les aspects principaux du processus prédictif.

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