Créez des modèles prédictifs avec SageMaker AI Canvas - Amazon Quick Suite
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Créez des modèles prédictifs avec SageMaker AI Canvas

Les auteurs d'Amazon Quick Suite peuvent exporter des données vers SageMaker AI Canvas pour créer des modèles de machine learning qui peuvent être renvoyés à Quick Suite. Les auteurs peuvent utiliser ces modèles de machine learning pour enrichir leurs jeux de données avec des analyses prédictives qui peuvent être utilisées pour créer des analyses et des tableaux de bord.

Prérequis

  • Un compte Quick Suite intégré à IAM Identity Center. Si votre compte Quick Suite n'est pas intégré à IAM Identity Center, créez un nouveau compte Quick Suite et choisissez Utiliser l'application compatible IAM Identity Center comme fournisseur d'identité.

  • Un nouveau domaine d' SageMaker IA intégré à IAM Identity Center. Pour plus d'informations sur l'intégration à SageMaker AI Domain avec IAM Identity Center, voir Intégration à SageMaker AI Domain à l'aide d'IAM Identity Center.

Créez un modèle prédictif dans SageMaker AI Canvas à partir d'Amazon Quick Sight

Pour créer un modèle prédictif dans SageMaker AI Canvas

  1. Connectez-vous à Amazon Quick Suite et accédez au tableau tabulaire ou au tableau croisé dynamique pour lequel vous souhaitez créer un modèle prédictif.

  2. Ouvrez le menu des représentations visuelles et choisissez Créer un modèle prédictif.

  3. Dans la fenêtre contextuelle Créer un modèle prédictif dans SageMaker AI Canvas qui apparaît, passez en revue les informations présentées, puis choisissez EXPORTER LES DONNÉES VERS SAGEMAKER CANVAS.

  4. Dans le volet Exportations qui apparaît, choisissez GO TO SAGEMAKER CANVAS lorsque l'exportation est terminée pour accéder à la console SageMaker AI Canvas.

  5. Dans SageMaker AI Canvas, créez un modèle prédictif avec les données que vous avez exportées depuis Quick Sight. Vous pouvez choisir de suivre une visite guidée qui vous aidera à créer le modèle prédictif, ou vous pouvez ignorer la visite et travailler à votre rythme. Pour plus d'informations sur la création d'un modèle prédictif dans SageMaker AI Canvas, voir Création d'un modèle.

  6. Renvoyez le modèle prédictif à Quick Sight. Pour plus d'informations sur l'envoi d'un modèle depuis SageMaker AI Canvas vers Amazon Quick Sight, consultez Envoyer votre modèle vers Amazon Quick Sight.

Création d'un jeu de données avec un modèle SageMaker AI Canvas

Après avoir créé un modèle prédictif dans SageMaker AI Canvas et l'avoir renvoyé à Quick Sight, utilisez le nouveau modèle pour créer un nouveau jeu de données ou appliquez-le à un ensemble de données existant.

Pour ajouter un champ prédictif à un jeu de données

  1. Ouvrez la console Quick Suite, choisissez Data sur la gauche, puis choisissez l'onglet Datasets.

  2. Téléchargez un nouveau jeu de données ou choisissez un jeu de données existant.

  3. Choisissez Modifier.

  4. Sur la page de préparation des données de l'ensemble de données, choisissez AJOUTER, puis sélectionnez Ajouter un champ prédictif pour ouvrir le modal Augment with AI. SageMaker

  5. Pour Modèle, choisissez le modèle que vous avez envoyé à Quick Sight depuis SageMaker AI Canvas. Le fichier de schéma est automatiquement renseigné dans le volet Paramètres avancés. Vérifiez les entrées, puis cliquez sur Suivant.

  6. Dans le volet Examiner les résultats, entrez le nom du champ et la description d'une colonne à cibler par le modèle que vous avez créé dans SageMaker AI Canvas.

  7. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Préparer les données.

  8. Après avoir cliqué sur Préparer les données, vous êtes redirigé vers la page du jeu de données. Pour publier le nouveau jeu de données, choisissez Publier et visualiser.

Lorsque vous publiez un nouveau jeu de données qui utilise un modèle d' SageMaker AI Canvas, les données sont importées dans SPICE et une tâche d'inférence par lots commence dans SageMaker AI. L’ensemble du processus dure jusqu’à 10 minutes.

Considérations

Les limitations suivantes s'appliquent à la création de modèles SageMaker AI Canvas avec des données Quick Sight.

  • L'option Créer un modèle prédictif utilisée pour envoyer des données à SageMaker AI Canvas n'est disponible que sur les visuels des tableaux et des tableaux croisés dynamiques tabulaires. La représentation visuelle du tableau ou du tableau croisé dynamique doit comporter entre 2 et 1 000 champs et au moins 500 lignes.

  • Les jeux de données contenant des nombres entiers ou des types de données géographiques peuvent rencontrer des erreurs de mappage de schéma lorsque vous ajoutez un champ prédictif au jeu de données. Pour résoudre ce problème, supprimez les types de données géographiques ou les nombres entiers du jeu de données ou convertissez-les en un nouveau type de données.