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Prédictions avec des modèles personnalisés
Utilisez le modèle personnalisé que vous avez créé dans SageMaker Canvas pour faire des prédictions pour vos données. Les sections suivantes expliquent comment établir des prédictions pour les modèles de prédiction numériques et catégoriques, les prévisions de séries chronologiques, les modèles de prédiction d'images et les modèles de prédiction de texte.
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. Vous pouvez effectuer des prédictions par lots pour des ensembles de données d'une taille supérieure à 1 To. Par exemple, vous avez un CSV fichier d'avis clients dont vous souhaitez prédire l'opinion des clients, ou vous avez un dossier contenant des fichiers image 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 s'exécutent chaque fois que vous mettez à jour un ensemble de données.
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 ajoutant des versions. Si vous souhaitez essayer d'améliorer la précision des prédictions de votre modèle, vous pouvez créer de nouvelles versions de celui-ci. Vous pouvez choisir de cloner la configuration et le jeu de données de votre modèle d'origine, ou vous pouvez modifier votre configuration et sélectionner un autre jeu de données. Après avoir ajouté une nouvelle version, vous pouvez passer en revue et comparer les versions 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 utilisateur d'MLOpséquipe 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.
