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# Amazon SageMaker Tela
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Amazon SageMaker Canvas ti offre la possibilità di utilizzare l'apprendimento automatico per generare previsioni senza dover scrivere alcun codice. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso in cui è possibile utilizzare SageMaker Canvas:
+ Previsione dell'abbandono del cliente
+ Pianificazione efficiente dell'inventario
+ Ottimizzazione di prezzi e ricavi
+ Miglioramento della puntualità delle consegne
+ Classificazione di testo o immagini in base a categorie personalizzate
+ Identificazione di oggetti e testo nelle immagini
+ Estrazione di informazioni dai documenti

Con Canvas, puoi chattare con i più diffusi modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs), accedere ai Ready-to-use modelli o creare un modello personalizzato basato sui tuoi dati.

Canvas chat è una funzionalità che sfrutta l'open source e Amazon LLMs per aiutarti a incrementare la tua produttività. Puoi chiedere ai modelli di ricevere assistenza per attività come generazione di contenuti, riepilogo o categorizzazione di documenti e generazione di risposte alle domande. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli di base generativi di intelligenza artificiale in Canvas SageMaker](canvas-fm-chat.md).

I [Ready-to-use modelli](canvas-ready-to-use-models.md) di Canvas possono estrarre informazioni dai tuoi dati per una varietà di casi d'uso. [https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/what-is.html](https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/what-is.html) Devi solo importare i tuoi dati e iniziare a utilizzare una soluzione per generare previsioni.

Se desideri un modello personalizzato in base al tuo caso d'uso e addestrato con i tuoi dati, puoi usare la funzionalità [crea un modello](canvas-custom-models.md). Puoi ottenere previsioni personalizzate in base ai tuoi dati eseguendo le seguenti operazioni:

1. Importazione dei tuoi dati da una o più origini dati.

1. Creazione di un modello predittivo.

1. Valutazione delle prestazioni del modello.

1. Generazione di previsioni con il modello.

Canvas supporta i seguenti tipi di modelli personalizzati:
+ Previsione numerica (nota anche come *regressione*)
+ Previsione categoriale per 2 e più di 3 categorie (nota anche come classificazione *binaria* e *multiclasse*)
+ Previsione di serie temporali
+ Previsione di immagini a etichetta singola (nota anche come *classificazione delle immagini*)
+ Previsione di testo multicategoria (nota anche come *classificazione del testo multiclasse*)

[Per ulteriori informazioni sui prezzi, consulta la pagina dei prezzi di Canvas. SageMaker ](https://aws.amazon.com/sagemaker/canvas/pricing/) Per ulteriori informazioni, consulta anche [Fatturazione e costi in Canvas SageMaker](canvas-manage-cost.md).

SageMaker Canvas è attualmente disponibile nelle seguenti regioni:
+ Stati Uniti orientali (Ohio)
+ Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
+ Stati Uniti occidentali (California settentrionale)
+ Stati Uniti occidentali (Oregon)
+ Asia Pacifico (Mumbai)
+ Asia Pacifico (Seoul)
+ Asia Pacifico (Singapore)
+ Asia Pacifico (Sydney)
+ Asia Pacifico (Tokyo)
+ Canada (Centrale)
+ Europa (Francoforte)
+ Europa (Irlanda)
+ Europa (Londra)
+ Europe (Paris)
+ Europa (Stoccolma)
+ Sud America (San Paolo)

**Topics**
+ [Sei un utente SageMaker Canvas per la prima volta?](#canvas-first-time-user)
+ [Guida introduttiva all'utilizzo di Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md)
+ [Tutorial: crea un flusso di lavoro di apprendimento end-to-end automatico in Canvas SageMaker](canvas-end-to-end-machine-learning-workflow.md)
+ [Configurazione e gestione delle autorizzazioni di Amazon SageMaker Canvas (per amministratori IT)](canvas-setting-up.md)
+ [Assistenza dell’IA generativa per risolvere i problemi di ML in Canvas con Amazon Q Developer](canvas-q.md)
+ [Importazione dei dati](canvas-importing-data.md)
+ [Preparazione dei dati](canvas-data-prep.md)
+ [Modelli di base generativi di intelligenza artificiale in Canvas SageMaker](canvas-fm-chat.md)
+ [Ready-to-use modelli](canvas-ready-to-use-models.md)
+ [Modelli personalizzati](canvas-custom-models.md)
+ [Disconnettersi da Amazon Canvas SageMaker](canvas-log-out.md)
+ [Limitazioni e risoluzione dei problemi](canvas-limits.md)
+ [Fatturazione e costi in Canvas SageMaker](canvas-manage-cost.md)

## Sei un utente SageMaker Canvas per la prima volta?
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Se sei un utente di SageMaker Canvas per la prima volta, ti consigliamo di iniziare leggendo le seguenti sezioni:
+ Per amministratori IT: [Configurazione e gestione delle autorizzazioni di Amazon SageMaker Canvas (per amministratori IT)](canvas-setting-up.md)
+ Per analisti e singoli utenti: [Guida introduttiva all'utilizzo di Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md)
+ Per un esempio di flusso di lavoro end-to-end: [Tutorial: crea un flusso di lavoro di apprendimento end-to-end automatico in Canvas SageMaker](canvas-end-to-end-machine-learning-workflow.md)