Modelos personalizados - Amazon SageMaker

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.

Modelos personalizados

No Amazon SageMaker Canvas, você pode treinar modelos personalizados de aprendizado de máquina adaptados aos seus dados e casos de uso específicos. Ao treinar um modelo personalizado em seus dados, você pode capturar características e tendências específicas e mais representativas de seus dados. Por exemplo, talvez você queira criar um modelo personalizado de previsão de séries temporais que você treine com base nos dados de inventário do seu armazém para gerenciar suas operações logísticas.

O Canvas suporta o treinamento de vários tipos de modelos. Depois de treinar um modelo personalizado, você pode avaliar o desempenho e a precisão do modelo. Quando estiver satisfeito com um modelo, você pode fazer previsões sobre novos dados e também tem a opção de compartilhar o modelo personalizado com cientistas de dados para análise posterior ou implantá-lo em um endpoint SageMaker hospedado para inferência em tempo real, tudo de dentro do aplicativo Canvas.

Você pode treinar um modelo personalizado do Canvas nos seguintes tipos de conjuntos de dados:

  • Tabulares (incluindo dados numéricos, categóricos, de séries temporais e de texto)

  • Imagem

A tabela a seguir mostra os tipos de modelos personalizados que você pode criar no Canvas, junto com os tipos de dados e fontes de dados suportados.

Tipo do modelo Exemplo de caso de uso Tipos de dados compatíveis Fontes de dados compatíveis

Previsão numérica

Previsão de preços de casas com base em características como metragem quadrada

Numérico

Upload local, Amazon S3, conectores SaaS

Previsão de 2 categorias

Prever se é provável que um cliente se afaste ou não

Binário ou categórico

Upload local, Amazon S3, conectores SaaS

Previsão de mais de 3 categorias

Prever os resultados do paciente após a alta hospitalar

Categóricos

Upload local, Amazon S3, conectores SaaS

Previsão de séries temporais

Prever seu inventário para o próximo trimestre

Série temporal

Upload local, Amazon S3, conectores SaaS

Predição de imagem de rótulo único

Prever tipos de defeitos de fabricação em imagens

Imagem (JPG,PNG)

Upload local, Amazon S3

Previsão de texto de várias categorias

Prever categorias de produtos, como roupas, eletrônicos ou utensílios domésticos, com base nas descrições dos produtos

Coluna de origem: texto

Coluna de destino: binária ou categórica

Upload local, Amazon S3

Conceitos básicos

Para começar a criar e gerar previsões a partir de um modelo personalizado, faça o seguinte:

nota

Se você já tem um modelo treinado no Amazon SageMaker Studio Classic que gostaria de compartilhar com o Canvas, você pode trazer seu próprio modelo para o SageMaker Canvas. Analise os BYOMpré-requisitos para determinar se seu modelo está qualificado para compartilhamento.