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QuickSight gli autori possono esportare i dati in SageMaker AI Canvas per creare modelli ML che possono essere rispediti a. QuickSight Gli autori possono utilizzare questi modelli ML per aumentare i propri set di dati con analisi predittive che possono essere utilizzate per creare analisi e pannelli di controllo.
Prerequisiti
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Un QuickSight account integrato con IAM Identity Center. Se il tuo QuickSight account non è integrato con IAM Identity Center, crea un nuovo QuickSight account e scegli Usa l'applicazione abilitata a IAM Identity Center come provider di identità.
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Per ulteriori informazioni su IAM Identity Center, vedi Guida introduttiva.
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Per ulteriori informazioni sull'integrazione QuickSight con IAM Identity Center, consultaConfigura il tuo QuickSight account Amazon con IAM Identity Center.
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Per importare risorse da un QuickSight account esistente a un nuovo QuickSight account integrato con IAM Identity Center, consulta Operazioni relative ai pacchetti di asset.
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Un nuovo dominio SageMaker AI integrato con IAM Identity Center. Per ulteriori informazioni sull'onboarding su SageMaker AI Domain with IAM Identity Center, consulta Eseguire l'onboarding to SageMaker AI Domain using IAM Identity Center.
Argomenti
Crea un modello predittivo in SageMaker AI Canvas di Amazon QuickSight
Per creare un modello predittivo in SageMaker AI Canvas
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Accedi QuickSight e vai alla tabella tabulare o alla tabella pivot per cui desideri creare un modello predittivo.
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Apri il menu visivo e scegli Crea un modello predittivo.
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Nel popup Crea un modello predittivo in SageMaker AI Canvas che appare, esamina le informazioni presentate e poi scegli TO. EXPORT DATA SAGEMAKER CANVAS
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Nel riquadro Esportazioni visualizzato, scegli VAI A SAGEMAKER CANVAS quando l'esportazione è completata per accedere alla console SageMaker AI Canvas.
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In SageMaker AI Canvas, crea un modello predittivo con i dati da cui hai esportato. QuickSight Puoi scegliere di seguire un tour guidato che ti aiuti a creare il modello predittivo oppure puoi saltare il tour e lavorare al tuo ritmo. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un modello predittivo in SageMaker AI Canvas, consulta Costruire un modello.
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Rispedisci il modello predittivo a. QuickSight Per ulteriori informazioni sull'invio di un modello da SageMaker AI Canvas ad Amazon QuickSight, consulta Invia il tuo modello ad Amazon QuickSight.
Crea un set di dati con un modello SageMaker AI Canvas
Dopo aver creato un modello predittivo in SageMaker AI Canvas e averlo rispedito a QuickSight, usa il nuovo modello per creare un nuovo set di dati o applicarlo a un set di dati esistente.
Aggiunta di un campo predittivo a un set di dati
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Apri la QuickSight console, vai alla pagina Datasets e scegli Datasets.
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Carica un nuovo set di dati o scegli un set di dati esistente.
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Scegli Modifica.
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Nella pagina di preparazione dei dati del set di dati, scegli ADD, quindi scegli Aggiungi campo predittivo per aprire la modalità Augment with AI. SageMaker
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Per Model, scegli il modello a cui hai inviato da AI Canvas. QuickSight SageMaker Il file dello schema viene compilato automaticamente nel riquadro Impostazioni avanzate. Controlla gli input, quindi scegli Avanti.
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Nel riquadro Review outputs, inserisci un nome di campo e una descrizione per una colonna a cui destinare il modello che hai creato in SageMaker AI Canvas.
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Una volta terminato, scegli Prepara dati.
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Dopo aver scelto Prepara dati, verrai reindirizzato alla pagina del set di dati. Per pubblicare il nuovo set di dati, scegli Pubblica e visualizza.
Quando pubblichi un nuovo set di dati che utilizza un modello di SageMaker AI Canvas, i dati vengono importati SPICE e in AI inizia un processo di inferenza in batch. SageMaker Il completamento del processo può richiedere fino a 10 minuti.
Considerazioni
Le seguenti limitazioni si applicano alla creazione di modelli SageMaker AI Canvas con QuickSight dati.
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L'opzione Crea un modello predittivo utilizzata per inviare dati a SageMaker AI Canvas è disponibile solo nelle immagini di tabelle e tabelle pivot tabulari. L'elemento visivo della tabella o della tabella pivot deve contenere tra 2 e 1.000 campi e almeno 500 righe.
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I set di dati che contengono tipi di dati interi o geografici presenteranno errori di mappatura dello schema quando aggiungi un campo predittivo al set di dati. Per risolvere questo problema, rimuovi i tipi di dati interi o geografici dal set di dati o convertili in un nuovo tipo di dati.
