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Predicciones con modelos personalizados
Utilice el modelo personalizado que creó en SageMaker Canvas para hacer predicciones para sus datos. En las siguientes secciones se muestra cómo realizar predicciones para modelos de predicción numéricos y categóricos, previsiones de series temporales, modelos de predicción de imágenes y modelos de predicción de texto.
Los modelos personalizados de predicción numérica y categórica, predicción de imágenes y predicción de texto permiten realizar los siguientes tipos de predicciones para sus datos:
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Predicciones únicas: una Predicción única se realiza cuando solo se necesita hacer una predicción. Por ejemplo, si tiene una imagen o un pasaje de texto que desea clasificar.
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Predicciones por lotes: una Predicción por lotes se realiza cuando se quiere hacer predicciones para un conjunto de datos completo. Puede realizar predicciones por lotes para conjuntos de datos de 1 TB o más. Por ejemplo, puede tener un archivo CSV de valoraciones de clientes sobre las que le gustaría predecir la opinión de los clientes, o tiene una carpeta de archivos de imágenes que le gustaría clasificar. Debería hacer predicciones con un conjunto de datos que coincida con el conjunto de datos de entrada. Canvas le permite realizar predicciones por lotes manualmente, o puede configurar predicciones automáticas por lotes que se ejecutan cada vez que actualiza un conjunto de datos.
Para cada predicción o conjunto de predicciones, SageMaker Canvas devuelve lo siguiente:
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Los valores previstos
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La probabilidad de que el valor previsto sea correcto
Introducción
Elija uno de los siguientes flujos de trabajo para realizar predicciones con su modelo personalizado:
Después de generar predicciones con el modelo, también puede tomar las siguientes medidas:
Actualice el modelo añadiendo versiones. Si quiere intentar mejorar la precisión de la predicción de su modelo, puede crear nuevas versiones del modelo. Puede clonar la configuración y el conjunto de datos de creación de modelos originales, o puede cambiar la configuración y seleccionar un conjunto de datos diferente. Después de añadir una nueva versión, puede revisar y comparar versiones para elegir la mejor.
Registre una versión del modelo en el registro de modelos de IA SageMaker . Puede registrar versiones de su modelo en el registro de SageMaker modelos, que es una función para rastrear y administrar el estado de las versiones del modelo y los procesos de aprendizaje automático. Un científico de datos o un usuario del MLOps equipo con acceso al registro de SageMaker modelos puede revisar las versiones de su modelo y aprobarlas o rechazarlas antes de implementarlas en producción.
Envía tus predicciones de lotes a Amazon QuickSight. En Amazon QuickSight, puede crear y publicar paneles con sus conjuntos de datos de predicción por lotes. Esto puede ayudarle a analizar y compartir los resultados generados por su modelo personalizado.
