Prédictions avec des modèles personnalisés
Utilisez le modèle personnalisé que vous avez créé dans SageMaker Canvas pour effectuer des prédictions pour vos données. Les sections suivantes expliquent comment effectuer des prédictions pour les modèles de prédiction numérique et catégorielle, les prévisions de séries temporelles, les modèles de prédiction d’image 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 jeux de données d’une taille égale ou supérieure à 1 To. Par exemple, vous disposez d’un fichier CSV d’avis clients pour lequel vous souhaitez prédire le sentiment des clients, ou vous disposez d’un dossier de fichiers images 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 jeu de données.
Pour chaque prédiction ou chaque 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 le jeu de données et la configuration de génération de 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.
Enregistrement d’une version de modèle dans le registre de modèles SageMaker AI. Vous pouvez enregistrer les versions de votre modèle dans le registre de modèles SageMaker, qui est une fonctionnalité permettant de suivre et de gérer le statut des versions du modèle et des pipelines de machine learning. Un scientifique des données ou un membre de l’équipe MLOps ayant accès au registre de modèles SageMaker peut examiner les versions de votre modèle et les approuver ou les rejeter avant de les déployer en production.
Envoyez vos prédictions par lots à QuickSight. Dans QuickSight, vous pouvez générer et publier des tableaux de bord avec vos jeux de données de prédiction par lots. Vous pourrez ainsi analyser et partager les résultats générés par votre modèle personnalisé.
