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# Crie modelos preditivos com o SageMaker AI Canvas
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Os autores do Amazon Quick podem exportar dados para o SageMaker AI Canvas para criar modelos de ML que podem ser enviados de volta ao Quick. Os autores podem usar esses modelos de ML para aumentar os conjuntos de dados com analytics preditivo que podem ser usadas para desenvolver análises e painéis.

**Pré-requisitos**
+ Uma conta rápida integrada ao IAM Identity Center. Se sua conta Quick não estiver integrada ao IAM Identity Center, crie uma nova conta Quick e escolha **Usar o aplicativo habilitado para o IAM Identity Center** como provedor de identidade.
  + Para obter mais informações sobre o Centro de Identidade do IAM, consulte [Getting started](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/getting-started.html).
  + Para saber mais sobre a integração do Quick com o IAM Identity Center, consulte[Configure sua conta Amazon Quick com o IAM Identity Center](setting-up-sso.md#sec-identity-management-identity-center).
  + Para importar ativos de uma conta Quick existente para uma nova conta Quick integrada ao IAM Identity Center, consulte [Operações do pacote de ativos](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/asset-bundle-ops.html).
+ Um novo domínio de SageMaker IA integrado ao IAM Identity Center. Para obter mais informações sobre a integração ao SageMaker AI Domain com o IAM Identity Center, consulte [Integração ao SageMaker AI Domain usando o IAM Identity](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/onboard-sso-users.html) Center.

**Topics**
+ [Crie um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas do Amazon Quick Sight](#sagemaker-canvas-integration-create-model)
+ [Crie um conjunto de dados com um modelo SageMaker AI Canvas](#sagemaker-canvas-integration-create-dataset)
+ [Considerações](#sagemaker-canvas-integration-considerations)

## Crie um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas do Amazon Quick Sight
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**Para criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas**

1. Faça login no Amazon Quick e navegue até a tabela tabular ou tabela dinâmica para a qual você deseja criar um modelo preditivo.

1. Abra o menu do elemento visual e escolha **Desenvolver um modelo preditivo**.

1. No pop-up **Criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas** que aparece, revise as informações apresentadas e escolha **EXPORTAR DADOS PARA O SAGEMAKER** CANVAS.

1. No painel **Exportações** exibido, escolha **IR PARA O SAGEMAKER CANVAS** quando a exportação for concluída para acessar o console do SageMaker AI Canvas.

1. No SageMaker AI Canvas, crie um modelo preditivo com os dados que você exportou do Quick Sight. É possível optar por seguir um tour guiado que ajuda no desenvolvimento do modelo preditivo ou ignorar o tour e trabalhar no seu próprio ritmo. Para obter mais informações sobre a criação de um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas, consulte [Criar um modelo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-build-model-how-to.html#canvas-build-model-numeric-categorical).

1. Envie o modelo preditivo de volta para o Quick Sight. Para obter mais informações sobre o envio de um modelo do SageMaker AI Canvas para o Amazon Quick Sight, consulte [Enviar seu modelo para o Amazon Quick Sight](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-send-model-to-quicksight.html).

## Crie um conjunto de dados com um modelo SageMaker AI Canvas
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Depois de criar um modelo preditivo no SageMaker AI Canvas e enviá-lo de volta ao Quick Sight, use o novo modelo para criar um novo conjunto de dados ou aplicá-lo a um conjunto de dados existente.

**Adicionar um campo preditivo a um conjunto de dados**

1. Abra o console rápido, escolha **Dados** à esquerda e escolha a guia **Conjuntos de dados**.

1. Faça upload de um novo conjunto de dados ou escolha um conjunto de dados existente.

1. Escolha **Editar**.

1. Na página de preparação de dados do conjunto de dados, escolha ADICIONAR e, em seguida, escolha **Adicionar** **campo preditivo** para abrir o modal **Aumentar** com IA. SageMaker 

1. Em **Modelo**, escolha o modelo que você enviou para o Quick Sight a partir do SageMaker AI Canvas. O arquivo de esquema é preenchido automaticamente no painel **Configurações avançadas**. Analise as entradas e, em seguida, escolha **Próximo**.

1. No painel **Saídas da revisão**, insira um nome de campo e uma descrição para uma coluna a ser segmentada pelo modelo que você criou no SageMaker AI Canvas.

1. Quando terminar, escolha **Preparar dados**.

1. Após escolher **Preparar dados**, você será redirecionado para a página do conjunto de dados. Para publicar o novo conjunto de dados, escolha **Publicar e visualizar**.

Quando você publica um novo conjunto de dados que usa um modelo do SageMaker AI Canvas, os dados são importados para o SPICE e um trabalho de inferência em lote começa na IA. SageMaker Pode demorar até dez minutos para que esses processos sejam concluídos.

## Considerações
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As limitações a seguir se aplicam à criação de modelos SageMaker AI Canvas com dados do Quick Sight.
+ A opção **Criar um modelo preditivo** usada para enviar dados para o SageMaker AI Canvas só está disponível em imagens de tabela e tabela dinâmica tabular. O elemento visual da tabela ou da tabela dinâmica deve ter entre dois e mil campos e, no mínimo, 500 linhas.
+ Os conjuntos de dados que contêm tipos de dados inteiros ou geográficos apresentarão erros de mapeamento de esquema quando você adicionar um campo preditivo ao conjunto de dados. Para resolver esse problema, remova os tipos de dados inteiros ou geográficos do conjunto de dados ou converta-os em um novo tipo de dados.