Creación de un modelo

En las secciones siguientes se muestra cómo crear un modelo para cada uno de los principales tipos de modelos personalizados.

• Para crear modelos de predicción numérica, predicción de 2 categorías o de 3 categorías o más, consulte Creación de un modelo de predicción numérica o categórica personalizado.

• Para crear modelos de predicción de imágenes de etiqueta única, consulte Creación de un modelo de predicción de imágenes personalizado.

• Para crear modelos de predicción de texto de varias categorías, consulte Creación de un modelo de predicción de texto personalizado.

• Para crear modelos de previsión de series temporales, consulteCree un modelo de previsión de series temporales.

nota

Si encuentra un error durante el análisis posterior a la creación que le indique que debe aumentar la cuota de instancias ml.m5.2xlarge, consulte Solicitar un aumento de cuota.

Creación de un modelo de predicción numérica o categórica personalizado

Los modelos de predicción numérica y categórica admiten compilaciones rápidas y compilaciones estándar.

Para crear un modelo de predicción numérica o categórica, utilice el siguiente procedimiento:

1. Abra la aplicación SageMaker Canvas.

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Mis modelos.

3. Elija Nuevo modelo.

4. En el cuadro de diálogo Crear nuevo modelo haga lo siguiente:

   1. Escriba un nombre en el campo Nombre de modelo.

   2. Seleccione el tipo de problema de Análisis predictivo.

   3. Seleccione Crear.

5. En Seleccionar conjunto de datos, seleccione su conjunto de datos de la lista de conjuntos de datos. Si aún no ha importado sus datos, elija Importar para seguir el flujo de trabajo de importación de datos.

6. Cuando tenga todo listo para comenzar a crear el modelo, elija Seleccionar conjunto de datos.

7. En la pestaña Compilación, en la lista desplegable de la Columna de destino, seleccione el objetivo del modelo que desee predecir.

8. En Tipo de modelo, Canvas detecta automáticamente el tipo de problema. Si desea cambiar el tipo o configurar los ajustes avanzados del modelo, elija Configurar modelo.

   Cuando se abra el cuadro de diálogo Configurar modelo, haga lo siguiente:

   1. En Tipo de modelo, elija el tipo de modelo que desee construir.

   2. Después de elegir el tipo de modelo, hay ajustes avanzados adicionales. Para obtener más información sobre cada uno de los ajustes avanzados, consulteConfiguraciones avanzadas de creación de modelos. Para configurar los ajustes avanzados, haga lo siguiente:

      1. (Opcional) En el menú desplegable Métrica objetiva, seleccione la métrica que desee que Canvas optimice al crear su modelo. Si no selecciona una métrica, Canvas elegirá una por defecto. Para obtener una descripción de las métricas disponibles, consulteReferencia de métricas.

      2. Para el método de entrenamiento, elija el modo de optimización automática, de conjunto o de hiperparámetros (HPO).

      3. En el caso de los algoritmos, seleccione los algoritmos que desee incluir para los candidatos a modelos de construcción.

      4. Para la división de datos, especifique en porcentajes cómo desea dividir los datos entre el conjunto de entrenamiento y el conjunto de validación. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de validación se usa para probar la precisión de los modelos candidatos.

      5. Para obtener el número máximo de candidatos y el tiempo de ejecución, haga lo siguiente:

         1. Establezca el valor máximo de candidatos o el número máximo de candidatos de modelo que Canvas puede generar. Tenga en cuenta que el número máximo de candidatos solo está disponible en HPO el modo.

         2. Establezca los valores de hora y minuto para el tiempo máximo de ejecución del trabajo o la cantidad máxima de tiempo que Canvas puede dedicar a crear su modelo. Transcurrido el tiempo máximo, Canvas deja de crear y selecciona el mejor modelo candidato.

   3. Tras configurar los ajustes avanzados, elija Guardar.

9. Seleccione o deseleccione las columnas de sus datos para incluirlas o eliminarlas de la compilación.

   nota

   Si realiza predicciones por lotes con su modelo después de crearlo, Canvas agrega columnas eliminadas a los resultados de sus predicciones. Sin embargo, Canvas no agrega las columnas eliminadas a sus predicciones por lotes para los modelos de series temporales.

10. (Opcional) Utilice las herramientas de visualización y análisis que proporciona Canvas para visualizar sus datos y determinar qué características podría querer incluir en su modelo. Para obtener información, consulte Exploración y análisis de sus datos.

11. (Opcional) Utilice las transformaciones de datos para limpiar, transformar y preparar los datos para la creación de modelos. Para obtener más información, consulte Preparación de los datos con transformaciones avanzadas. Para ver y eliminar las transformaciones, seleccione Receta de modelo para abrir el panel lateral Receta de modelo.

12. (Opcional) Para ver características adicionales, como obtener una vista previa de la precisión del modelo, validar el conjunto de datos y cambiar el tamaño de la muestra aleatoria que Canvas toma del conjunto de datos, consulte Vista previa del modelo.

13. Tras revisar los datos y realizar cualquier cambio en el conjunto de datos, elija Compilación rápida o Compilación estándar para empezar a crear el modelo. La siguiente captura de pantalla muestra la página de Compilación y las opciones de compilación rápida y compilación estándar.

    

Cuando el modelo comience la compilación, puede salir de la página. Cuando el modelo aparezca como Listo en la página Mis modelos, estará listo para el análisis y las predicciones.

Creación de un modelo de predicción de imágenes personalizado

Los modelos de predicción de imágenes de etiqueta única admiten compilaciones rápidas y compilaciones estándar.

Para crear un modelo de predicción de imágenes de etiqueta única, utilice el siguiente procedimiento:

1. Abra la aplicación SageMaker Canvas.

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Mis modelos.

3. Elija Nuevo modelo.

4. En el cuadro de diálogo Crear nuevo modelo haga lo siguiente:

   1. Escriba un nombre en el campo Nombre de modelo.

   2. Seleccione el tipo de problema de Análisis de imágenes.

   3. Seleccione Crear.

5. En Seleccionar conjunto de datos, seleccione su conjunto de datos de la lista de conjuntos de datos. Si aún no ha importado sus datos, elija Importar para seguir el flujo de trabajo de importación de datos.

6. Cuando tenga todo listo para comenzar a crear el modelo, elija Seleccionar conjunto de datos.

7. En la pestaña Crear, verá la Distribución de etiquetas de las imágenes de su conjunto de datos. El Tipo de modelo está configurado como Predicción de imágenes de etiqueta única.

8. En esta página, puede obtener una vista previa de las imágenes y editar el conjunto de datos. Si tiene alguna imagen sin etiquetar, seleccione Editar conjunto de datos y Asignación de etiquetas a las imágenes sin etiquetar. También puede realizar otras tareas al mismo tiempo que realiza la acción Edición de un conjunto de datos de imágenes, como cambiar el nombre de las etiquetas y agregar imágenes al conjunto de datos.

9. Tras revisar los datos y realizar cualquier cambio en el conjunto de datos, elija Compilación rápida o Compilación estándar para empezar a crear el modelo. La siguiente captura de pantalla muestra la página de Compilación de un modelo de predicción de imágenes que está listo para ser creado.

   

Cuando el modelo comience la compilación, puede salir de la página. Cuando el modelo aparezca como Listo en la página Mis modelos, estará listo para el análisis y las predicciones.

Creación de un modelo de predicción de texto personalizado

Los modelos de predicción de texto multicategoría admiten compilaciones rápidas y compilaciones estándar.

Para crear un modelo de predicción de texto, utilice el siguiente procedimiento:

1. Abra la aplicación SageMaker Canvas.

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Mis modelos.

3. Elija Nuevo modelo.

4. En el cuadro de diálogo Crear nuevo modelo haga lo siguiente:

   1. Escriba un nombre en el campo Nombre de modelo.

   2. Seleccione el tipo de problema de Análisis de texto.

   3. Seleccione Crear.

5. En Seleccionar conjunto de datos, seleccione su conjunto de datos de la lista de conjuntos de datos. Si aún no ha importado sus datos, elija Importar para seguir el flujo de trabajo de importación de datos.

6. Cuando tenga todo listo para comenzar a crear el modelo, elija Seleccionar conjunto de datos.

7. En la pestaña Compilación, en la lista desplegable de la Columna de destino, seleccione el objetivo del modelo que desee predecir. La columna de destino debe tener un tipo de datos binario o categórico y debe haber al menos 25 entradas (o filas de datos) para cada etiqueta única de la columna de destino.

8. Para el Tipo de modelo, confirme que el tipo de modelo se establece automáticamente en Predicción de texto multicategoría.

9. Para la columna de entrenamiento, seleccione la columna de origen de datos de texto. Esta debe ser la columna que contenga el texto que quiera analizar.

10. Elija Compilación rápida o Compilación estándar para empezar a construir el modelo. La siguiente captura de pantalla muestra la página de Compilación de un modelo de predicción de texto que está listo para ser creado.

    

Cuando el modelo comience la compilación, puede salir de la página. Cuando el modelo aparezca como Listo en la página Mis modelos, estará listo para el análisis y las predicciones.

Cree un modelo de previsión de series temporales

Los modelos de previsión de series temporales admiten compilaciones rápidas y compilaciones estándar.

Para crear un modelo de previsión de series temporales, utilice el siguiente procedimiento:

1. Abra la aplicación SageMaker Canvas.

2. En el panel de navegación izquierdo, elija Mis modelos.

3. Elija Nuevo modelo.

4. En el cuadro de diálogo Crear nuevo modelo haga lo siguiente:

   1. Escriba un nombre en el campo Nombre de modelo.

   2. Seleccione el tipo de problema de previsión de series temporales.

   3. Seleccione Crear.

5. En Seleccionar conjunto de datos, seleccione su conjunto de datos de la lista de conjuntos de datos. Si aún no ha importado sus datos, elija Importar para seguir el flujo de trabajo de importación de datos.

6. Cuando tenga todo listo para comenzar a crear el modelo, elija Seleccionar conjunto de datos.

7. En la pestaña Compilación, en la lista desplegable de la Columna de destino, seleccione el objetivo del modelo que desee predecir.

8. En la sección Tipo de modelo, elija Configurar modelo.

9. Se abre el cuadro Configurar modelo. Para la sección de configuración de series temporales, rellene los siguientes campos:

   1. En la columna de ID de elemento, elige una columna del conjunto de datos que identifique de forma única cada fila.

   2. (Opcional) En la columna de grupo, elige una o más columnas categóricas que quieras usar para agrupar los valores de pronóstico.

   3. En la columna de marca de tiempo, seleccione la columna con marcas de tiempo (en formato de fecha y hora). Para obtener más información sobre los formatos de fecha y hora aceptados, consulte. Pronósticos de series temporales en Amazon SageMaker Canvas

   4. En el campo Longitud del pronóstico, introduzca el período de tiempo para el que desea pronosticar los valores. Canvas detecta automáticamente las unidades de tiempo de sus datos.

   5. (Opcional) Active la opción Usar calendario de días festivos para seleccionar un calendario de días festivos de varios países y hacer que sus pronósticos con datos de días festivos sean más precisos.

10. En el cuadro Configurar modelo, hay ajustes adicionales en la sección Avanzado. Para obtener más información sobre cada uno de los ajustes avanzados, consulteConfiguraciones avanzadas de creación de modelos. Para configurar los ajustes avanzados, haga lo siguiente:

    1. En el menú desplegable de métricas objetivas, seleccione la métrica que desee que Canvas optimice al crear su modelo. Si no selecciona una métrica, Canvas elegirá una por defecto. Para obtener descripciones de las métricas disponibles, consulteReferencia de métricas.

    2. Si utilizas una compilación estándar, verás la sección Algoritmos. Esta sección sirve para seleccionar los algoritmos de previsión de series temporales que desea utilizar para crear su modelo. Puede seleccionar un subconjunto de los algoritmos disponibles o puede seleccionarlos todos si no está seguro de cuáles probar.

       Al ejecutar la compilación estándar, Canvas crea un modelo de conjunto que combina todos los algoritmos para optimizar la precisión de la predicción.

       nota

       Si está ejecutando una compilación rápida, Canvas utiliza un único algoritmo de aprendizaje basado en árboles para entrenar el modelo y no tiene que seleccionar ningún algoritmo.

    3. En el caso de los cuantiles de Forecast, introduzca hasta 5 valores de cuantiles separados por comas para especificar los límites superior e inferior de la previsión.

    4. Tras configurar los ajustes avanzados, seleccione Guardar.

11. Seleccione o deseleccione las columnas de sus datos para incluirlas o eliminarlas de la compilación.

    nota

    Si realiza predicciones por lotes con su modelo después de crearlo, Canvas agrega columnas eliminadas a los resultados de sus predicciones. Sin embargo, Canvas no agrega las columnas eliminadas a sus predicciones por lotes para los modelos de series temporales.

12. (Opcional) Utilice las herramientas de visualización y análisis que proporciona Canvas para visualizar sus datos y determinar qué características podría querer incluir en su modelo. Para obtener información, consulte Exploración y análisis de sus datos.

13. (Opcional) Utilice las transformaciones de datos para limpiar, transformar y preparar los datos para la creación de modelos. Para obtener más información, consulte Preparación de los datos con transformaciones avanzadas. Para ver y eliminar las transformaciones, seleccione Receta de modelo para abrir el panel lateral Receta de modelo.

14. (Opcional) Para ver características adicionales, como obtener una vista previa de la precisión del modelo, validar el conjunto de datos y cambiar el tamaño de la muestra aleatoria que Canvas toma del conjunto de datos, consulte Vista previa del modelo.

15. Tras revisar los datos y realizar cualquier cambio en el conjunto de datos, elija Compilación rápida o Compilación estándar para empezar a crear el modelo.

Cuando el modelo comience la compilación, puede salir de la página. Cuando el modelo aparezca como Listo en la página Mis modelos, estará listo para el análisis y las predicciones.