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QuickSight os autores podem exportar dados para o SageMaker AI Canvas para criar modelos de ML que podem ser enviados de volta para QuickSight. Os autores podem usar esses modelos de ML para aumentar os conjuntos de dados com analytics preditivo que podem ser usadas para desenvolver análises e painéis.
Pré-requisitos
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Uma QuickSight conta integrada ao IAM Identity Center. Se sua QuickSight conta não estiver integrada ao IAM Identity Center, crie uma nova QuickSight conta e escolha Usar o aplicativo habilitado para o IAM Identity Center como provedor de identidade.
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Para obter mais informações sobre o Centro de Identidade do IAM, consulte Getting started.
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Para saber mais sobre a integração do seu QuickSight com o IAM Identity Center, consulteConfigure sua QuickSight conta da Amazon com o IAM Identity Center.
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Para importar ativos de uma QuickSight conta existente para uma nova QuickSight conta integrada ao IAM Identity Center, consulte Operações do pacote de ativos.
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Um novo domínio de SageMaker IA integrado ao IAM Identity Center. Para obter mais informações sobre a integração ao SageMaker AI Domain com o IAM Identity Center, consulte Integração ao SageMaker AI Domain usando o IAM Identity Center.
Tópicos
Crie um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas da Amazon QuickSight
Para criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas
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Faça login QuickSight e navegue até a tabela tabular ou tabela dinâmica para a qual você deseja criar um modelo preditivo.
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Abra o menu do elemento visual e escolha Desenvolver um modelo preditivo.
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No pop-up Criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas que aparece, revise as informações apresentadas e escolha EXPORTAR DADOS PARA O SAGEMAKER CANVAS.
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No painel Exportações exibido, escolha IR PARA O SAGEMAKER CANVAS quando a exportação for concluída para acessar o console do SageMaker AI Canvas.
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No SageMaker AI Canvas, crie um modelo preditivo com os dados dos quais você exportou. QuickSight É possível optar por seguir um tour guiado que ajuda no desenvolvimento do modelo preditivo ou ignorar o tour e trabalhar no seu próprio ritmo. Para obter mais informações sobre a criação de um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas, consulte Criar um modelo.
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Envie o modelo preditivo de volta para QuickSight. Para obter mais informações sobre como enviar um modelo do SageMaker AI Canvas para a Amazon QuickSight, consulte Enviar seu modelo para a Amazon QuickSight.
Crie um conjunto de dados com um modelo SageMaker AI Canvas
Depois de criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas e enviá-lo de volta QuickSight, use o novo modelo para criar um novo conjunto de dados ou aplicá-lo a um conjunto de dados existente.
Adicionar um campo preditivo a um conjunto de dados
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Abra o QuickSight console, navegue até a página Conjuntos de dados e escolha Conjuntos de dados.
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Faça upload de um novo conjunto de dados ou escolha um conjunto de dados existente.
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Selecione Editar.
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Na página de preparação de dados do conjunto de dados, escolha ADICIONAR e, em seguida, escolha Adicionar campo preditivo para abrir o modal Aumentar com IA. SageMaker
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Em Modelo, escolha o modelo para o qual você enviou QuickSight do SageMaker AI Canvas. O arquivo de esquema é preenchido automaticamente no painel Configurações avançadas. Analise as entradas e, em seguida, escolha Próximo.
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No painel Saídas da revisão, insira um nome de campo e uma descrição para uma coluna a ser segmentada pelo modelo que você criou no SageMaker AI Canvas.
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Quando terminar, escolha Preparar dados.
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Após escolher Preparar dados, você será redirecionado para a página do conjunto de dados. Para publicar o novo conjunto de dados, escolha Publicar e visualizar.
Quando você publica um novo conjunto de dados que usa um modelo do SageMaker AI Canvas, os dados são importados para o SPICE e um trabalho de inferência em lote começa na IA. SageMaker Pode demorar até dez minutos para que esses processos sejam concluídos.
Considerações
As limitações a seguir se aplicam à criação de modelos do SageMaker AI Canvas com QuickSight dados.
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A opção Criar um modelo preditivo usada para enviar dados para o SageMaker AI Canvas só está disponível em imagens de tabela e tabela dinâmica tabular. O elemento visual da tabela ou da tabela dinâmica deve ter entre dois e mil campos e, no mínimo, 500 linhas.
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Os conjuntos de dados que contêm tipos de dados inteiros ou geográficos apresentarão erros de mapeamento de esquema quando você adicionar um campo preditivo ao conjunto de dados. Para resolver esse problema, remova os tipos de dados inteiros ou geográficos do conjunto de dados ou converta-os em um novo tipo de dados.
