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Effectuer des prédictions pour vos données
Utilisez le modèle personnalisé que vous avez créé dans SageMaker Canvas pour faire des prédictions pour vos données. Les sections suivantes expliquent comment effectuer des prédictions pour les modèles de prédiction numérique et catégorielle, les modèles de prédiction d'image et les modèles de prédiction de texte. Pour savoir comment effectuer des prédictions avec un modèle de prévision de séries temporelles, consultez Réalisation d'une prévision de séries temporelles (langue française non garantie).
Les modèles personnalisés de prédiction numérique et catégorielle, de prédiction d'image et de prédiction de texte permettent d'effectuer les types de prédictions suivants pour vos données :
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Prédictions uniques : vous effectuez une prédiction unique lorsque vous n'avez besoin d'effectuer qu'une seule prédiction. Par exemple, vous souhaitez classer une image ou un passage de texte.
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Prédictions par lots : vous effectuez une prédiction par lots lorsque vous souhaitez effectuer des prédictions pour un jeu de données complet. Par exemple, vous disposez d'un fichier CSV d'avis clients pour lequel vous souhaitez prédire le sentiment des clients, ou vous disposez d'un dossier de fichiers images que vous souhaitez classer. Il est recommandé d'effectuer des prédictions avec un jeu de données qui correspond à votre jeu de données d'entrée. Canvas vous permet d'effectuer des prédictions par lots manuelles ou de configurer des prédictions par lots automatiques qui démarrent chaque fois qu'un jeu de données spécifié est mis à jour dans Canvas.
Pour chaque prédiction ou ensemble de prédictions, SageMaker Canvas renvoie ce qui suit :
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Les valeurs prédites
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La probabilité que la valeur prédite soit correcte
Mise en route
Choisissez l'un des flux de travail suivants pour effectuer des prédictions avec votre modèle personnalisé :
Après avoir généré des prédictions avec votre modèle, vous pouvez également effectuer les tâches suivantes :
Mettez à jour votre modèle en créant une nouvelle version. Si vous souhaitez essayer d'améliorer la précision des prédictions de votre modèle, vous pouvez créer de nouvelles versions de celui-ci. Vous pouvez mettre à jour vos données ou modifier les transformations avancées que vous avez utilisées, puis examiner et comparer les versions de votre modèle pour choisir la meilleure.
Enregistrer une version du modèle dans le registre des SageMaker modèles. Vous pouvez enregistrer des versions de votre modèle dans le registre des SageMaker modèles, qui est une fonctionnalité permettant de suivre et de gérer l'état des versions du modèle et des pipelines d'apprentissage automatique. Un data scientist ou un membre de l'équipe MLops ayant accès au registre des SageMaker modèles peut examiner les versions de vos modèles et les approuver ou les rejeter avant de les déployer en production.
Envoyez vos prévisions de lots à Amazon QuickSight. Dans Amazon QuickSight, vous pouvez créer et publier des tableaux de bord avec vos ensembles de données de prédiction par lots. Vous pourrez ainsi analyser et partager les résultats générés par votre modèle personnalisé.
