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Faça previsões para seus dados
Use o modelo personalizado que você criou no SageMaker Canvas para fazer previsões para seus dados. As seções a seguir mostram como fazer previsões para modelos de predição numéricos e categóricos, previsões de séries temporais, modelos de previsão de imagens e modelos de previsão de texto.
Modelos personalizados de previsão numérica e categórica,previsão de imagem e previsão de texto permitem fazer os seguintes tipos de previsões para seus dados:
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Previsões únicas – Uma previsão única é quando você só precisa fazer uma previsão. Por exemplo, você tem uma imagem ou passagem de texto que deseja classificar.
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Previsões em lote – Uma previsão em lote é quando você gostaria de fazer previsões para um conjunto de dados inteiro. Você pode fazer previsões em lote para conjuntos de dados com mais de 1 TB. Por exemplo, você tem um CSV arquivo de avaliações de clientes para o qual gostaria de prever o sentimento do cliente ou tem uma pasta de arquivos de imagem que gostaria de classificar. Você deve fazer previsões com um conjunto de dados que corresponda ao seu conjunto de dados de entrada. O Canvas fornece a capacidade de fazer previsões manuais em lote, ou você pode configurar previsões automáticas em lote que são executadas sempre que você atualiza um conjunto de dados.
Para cada previsão ou conjunto de previsões, o SageMaker Canvas retorna o seguinte:
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Os valores previstos
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A probabilidade de o valor previsto estar correto
Conceitos básicos
Escolha um dos fluxos de trabalho a seguir para fazer previsões com seu modelo personalizado:
Depois de gerar previsões com seu modelo, você também pode fazer o seguinte:
Atualize seu modelo adicionando versões. Se quiser tentar melhorar a precisão da previsão do seu modelo, você pode criar novas versões do seu modelo. Você pode optar por clonar a configuração e o conjunto de dados originais da construção do modelo ou alterar sua configuração e selecionar um conjunto de dados diferente. Depois de adicionar uma nova versão, você pode revisar e comparar versões para escolher a melhor.
Registrar uma versão do modelo no registro do SageMaker modelo. Você pode registrar versões do seu modelo no registro do SageMaker modelo, que é um recurso para rastrear e gerenciar o status das versões do modelo e dos pipelines de aprendizado de máquina. Um cientista de dados ou usuário MLOps da equipe com acesso ao registro do SageMaker modelo pode revisar suas versões do modelo e aprová-las ou rejeitá-las antes de implantá-las na produção.
Envie suas previsões de lote para a Amazon QuickSight. Na Amazon QuickSight, você pode criar e publicar painéis com seus conjuntos de dados de previsão em lote. Isso pode ajudar você a analisar e compartilhar os resultados gerados pelo seu modelo personalizado.
