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# Amazon SageMaker Canvas
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O Amazon SageMaker Canvas oferece a capacidade de usar o aprendizado de máquina para gerar previsões sem precisar escrever nenhum código. A seguir estão alguns casos de uso em que você pode usar o SageMaker Canvas:
+ Prever a rotatividade de clientes
+ Planejar o inventário com eficiência
+ Otimizar o preço e a receita
+ Melhorar as entregas dentro do prazo
+ Classificar texto ou imagens com base em categorias personalizadas
+ Identificar objetos e texto em imagens
+ Extrair informações de documentos

Com o Canvas, você pode conversar com modelos populares de linguagem grande (LLMs), acessar Ready-to-use modelos ou criar um modelo personalizado treinado com base em seus dados.

O Canvas Chat é uma funcionalidade que utiliza o código aberto e LLMs a Amazon para ajudar você a aumentar sua produtividade. Você pode solicitar que os modelos obtenham ajuda em tarefas como gerar conteúdo, resumir ou categorizar documentos e responder perguntas. Para saber mais, consulte [Modelos básicos de IA generativa no Canvas SageMaker](canvas-fm-chat.md).

Os [Ready-to-use modelos](canvas-ready-to-use-models.md) no Canvas podem extrair insights de seus dados para uma variedade de casos de uso. [Você não precisa criar um modelo para usar Ready-to-use modelos porque eles são alimentados pelos serviços de IA da Amazon, incluindo Amazon [Rekognition](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/what-is.html)[,](https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/what-is.html) Amazon Textract e Amazon Comprehend.](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html) Você só precisa importar seus dados e começar a usar uma solução para gerar predições.

Se você quiser um modelo personalizado para seu caso de uso e treinado com seus dados, você pode [criar um modelo](canvas-custom-models.md). É possível obter predições personalizadas para seus dados fazendo o seguinte:

1. Importe seus dados de uma ou mais fontes de dados.

1. Crie um modelo preditivo.

1. Avalie o desempenho do modelo.

1. Gere predições com o modelo.

O Canvas é compatível com os seguintes tipos de modelos personalizados:
+ Previsão numérica (também conhecida como *regressão*)
+ Previsão categórica para 2 e 3 categorias ou mais (também conhecida como classificação *binária* e de *várias classes*)
+ Previsão de séries temporais
+ Previsão de imagem de rótulo único (também conhecida como *classificação de imagens*)
+ Previsão de texto em várias categorias (também conhecida como classificação de *texto em várias classes*)

Para saber mais sobre preços, consulte a [página de preços do SageMaker Canvas](https://aws.amazon.com/sagemaker/canvas/pricing/). Para obter mais informações, consulte também [Cobrança e custo no Canvas SageMaker](canvas-manage-cost.md).

SageMaker Atualmente, o Canvas está disponível nas seguintes regiões:
+ Leste dos EUA (Ohio)
+ Leste dos EUA (Norte da Virgínia)
+ Oeste dos EUA (N. da Califórnia)
+ Oeste dos EUA (Oregon)
+ Ásia-Pacífico (Mumbai)
+ Ásia-Pacífico (Seul)
+ Ásia-Pacífico (Singapura)
+ Ásia-Pacífico (Sydney)
+ Ásia-Pacífico (Tóquio)
+ Canadá (Central)
+ Europa (Frankfurt)
+ Europa (Irlanda)
+ Europa (Londres)
+ Europa (Paris)
+ Europa (Estocolmo)
+ América do Sul (São Paulo)

**Topics**
+ [Você é usuário do SageMaker Canvas pela primeira vez?](#canvas-first-time-user)
+ [Começando a usar o Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md)
+ [Tutorial: Crie um fluxo de trabalho end-to-end de aprendizado de máquina no SageMaker Canvas](canvas-end-to-end-machine-learning-workflow.md)
+ [Configuração e gerenciamento de permissões do Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)](canvas-setting-up.md)
+ [Assistência de IA generativa para resolver problemas de ML no Canvas usando o Amazon Q Developer](canvas-q.md)
+ [importar dados](canvas-importing-data.md)
+ [preparação de dados](canvas-data-prep.md)
+ [Modelos básicos de IA generativa no Canvas SageMaker](canvas-fm-chat.md)
+ [Ready-to-use modelos](canvas-ready-to-use-models.md)
+ [Modelos personalizados](canvas-custom-models.md)
+ [Sair do Amazon SageMaker Canvas](canvas-log-out.md)
+ [Limitações e solução de problemas](canvas-limits.md)
+ [Cobrança e custo no Canvas SageMaker](canvas-manage-cost.md)

## Você é usuário do SageMaker Canvas pela primeira vez?
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Se você é um usuário iniciante do SageMaker Canvas, recomendamos que comece lendo as seguintes seções:
+ Para administradores de TI: [Configuração e gerenciamento de permissões do Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)](canvas-setting-up.md)
+ Para analistas e usuários individuais: [Começando a usar o Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md)
+ Para um exemplo de um fluxo de trabalho de ponta a ponta: [Tutorial: Crie um fluxo de trabalho end-to-end de aprendizado de máquina no SageMaker Canvas](canvas-end-to-end-machine-learning-workflow.md)