As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Faça previsões para seus dados
Use o modelo personalizado que você criou no SageMaker Canvas para fazer previsões para seus dados. As seções a seguir mostram como fazer previsões para modelos de predição numéricos e categóricos, previsões de séries temporais, modelos de previsão de imagens e modelos de previsão de texto.
Modelos personalizados de previsão numérica e categórica,previsão de imagem e previsão de texto permitem fazer os seguintes tipos de previsões para seus dados:
-
Previsões únicas – Uma previsão única é quando você só precisa fazer uma previsão. Por exemplo, você tem uma imagem ou passagem de texto que deseja classificar.
-
Previsões em lote – Uma previsão em lote é quando você gostaria de fazer previsões para um conjunto de dados inteiro. Por exemplo, você pode ter um arquivo CSV de revisões de clientes para as quais gostaria de prever o sentimento do cliente ou ter arquivos de imagem que gostaria de classificar. Você deve fazer previsões com um conjunto de dados que corresponda ao seu conjunto de dados de entrada. O Canvas fornece a capacidade de fazer previsões em lote manuais, ou você pode configurar previsões em lote automáticas que são iniciadas sempre que um conjunto de dados especificado é atualizado no Canvas.
Para cada previsão ou conjunto de previsões, o SageMaker Canvas retorna o seguinte:
-
Os valores previstos
-
A probabilidade de o valor previsto estar correto
Conceitos básicos
Escolha um dos fluxos de trabalho a seguir para fazer previsões com seu modelo personalizado:
Depois de gerar previsões com seu modelo, você também pode fazer o seguinte:
Atualize seu modelo adicionando versões. Se quiser tentar melhorar a precisão da previsão do seu modelo, você pode criar novas versões do seu modelo. Você pode optar por clonar a configuração e o conjunto de dados originais da construção do modelo ou alterar sua configuração e selecionar um conjunto de dados diferente. Depois de adicionar uma nova versão, você pode revisar e comparar versões para escolher a melhor.
Registrar uma versão do modelo no registro do SageMaker modelo. Você pode registrar versões do seu modelo no registro do SageMaker modelo, que é um recurso para rastrear e gerenciar o status das versões do modelo e dos pipelines de aprendizado de máquina. Um cientista de dados ou usuário da equipe MLOps com acesso ao registro do SageMaker modelo pode revisar suas versões do modelo e aprová-las ou rejeitá-las antes de implantá-las na produção.
Envie suas previsões de lote para a Amazon QuickSight. Na Amazon QuickSight, você pode criar e publicar painéis com seus conjuntos de dados de previsão em lote. Isso pode ajudar você a analisar e compartilhar os resultados gerados pelo seu modelo personalizado.
