Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
Use as soluções, modelos e cadernos de exemplo do Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial para conhecer os recursos e capacidades do SageMaker AI por meio de soluções e cadernos de exemplo de uma única etapa selecionados para problemas de machine learning (ML) com foco no setor. Os cadernos também explicam como usar o SageMaker JumpStart Industry Python SDK para aprimorar dados de texto do setor e ajustar modelos pré-treinados.
Tópicos
Amazon SageMaker JumpStart Industry Python SDK
O SageMaker Runtime JumpStart fornece ferramentas de processamento para selecionar conjuntos de dados do setor e ajustar modelos pré-treinados por meio de sua biblioteca de cliente chamada SageMaker JumpStart Industry Python SDK. Para obter a documentação detalhada de API do SDK e saber mais sobre como processar e aprimorar conjuntos de dados de texto do setor para melhorar o desempenho de modelos de última geração no SageMaker JumpStart, consulte a documentação de código aberto do SageMaker JumpStart Industry Python SDK.
Solução Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
O SageMaker JumpStart Industry: Financial fornece os seguintes cadernos de solução:
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Previsão de classificação de crédito corporativo
Esta solução SageMaker JumpStart Industry: Financial fornece um modelo para classificação de crédito corporativo aprimorado por texto. Ela mostra como usar um modelo baseado em atributos numéricos (neste caso, os famosos 5 índices financeiros de Altman) combinado com textos de registros da SEC para obter uma melhoria na predição das avaliações de crédito. Além dos 5 índices de Altman, você pode adicionar outras variáveis conforme necessário ou definir variáveis personalizadas. Este caderno de soluções mostra como o SageMaker JumpStart Industry Python SDK ajuda a processar a pontuação de processamento de linguagem natural (PLN) de textos de registros da SEC. Além disso, a solução demonstra como treinar um modelo usando o conjunto de dados aprimorado para obter o melhor modelo da categoria, implantar o modelo em um endpoint do SageMaker AI para produção e receber predições aprimoradas em tempo real.
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Pontuação de crédito baseada em gráficos
As avaliações de crédito são tradicionalmente geradas usando modelos que usam dados de demonstrações financeiras e dados de mercado, que são apenas tabulares (numéricos e categóricos). Esta solução constrói uma rede de empresas usando registros da SEC
nota
Os cadernos de solução servem apenas para fins de demonstração. Eles não devem ser considerados como conselhos financeiros ou de investimento.
Você pode encontrar essas soluções de serviços financeiros na página do SageMaker JumpStart no Studio Classic.
Importante
A partir de 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte Amazon SageMaker Studio.
nota
As soluções, cartões de modelo e cadernos de exemplos do SageMaker JumpStart Industry: Financial são hospedados e executáveis apenas por meio do SageMaker Studio Classic. Faça login no console do SageMaker AI
Modelos do Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
O SageMaker JumpStart Industry: Financial fornece os seguintes modelos pré-treinados de abordagem BERT robustamente otimizado (RobERTA)
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Incorporação de texto financeiro (RoBERTa-sec-Base)
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RoBERTa-SEC-WIKI-Base
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RoBERTa-SEC-Large
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RoBERTa-SEC-WIKI-Large
Os modelos RoBERTa-SEC-Base e RoBERTa-SEC-Large são os modelos de incorporação de texto baseados no modelo RoberTA da GluonNLP
Você pode encontrar esses modelos no SageMaker JumpStart ao navegar até o nó Modelos de Texto e escolhendo Explorar todos os modelos de texto, e, em seguida, filtrando a Incorporação de Texto da Tarefa de ML. Você pode acessar qualquer caderno correspondente após selecionar o modelo de sua escolha. Os cadernos pareados explicarão como os modelos pré-treinados podem ser ajustados para tarefas de classificação específicas em conjuntos de dados multimodais, que são aprimorados pelo SageMaker JumpStart Industry Python SDK.
nota
Os cadernos de modelo servem apenas para fins de demonstração. Eles não devem ser considerados como conselhos financeiros ou de investimento.
A captura de tela a seguir mostra os cartões de modelos pré-treinados fornecidos por meio da página do SageMaker AI JumpStart no Studio Classic.
nota
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Cadernos de exemplos do Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
O SageMaker JumpStart Industry: Financial fornece os seguintes cadernos de exemplos para demonstrar soluções para problemas de ML focados no setor:
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Construção de dados financeiros TabText: Este exemplo apresenta como usar o SageMaker JumpStart Industry Python SDK para processar os registros da SEC, como resumo de texto e pontuação de textos baseados nos tipos de pontuação de PNL e suas listas de palavras correspondentes. Para visualizar o conteúdo deste caderno, consulte Construção simples de um conjunto de dados multimodal a partir de registros da SEC e pontuações de PNL
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ML multimodal em dados TabText: Este exemplo mostra como mesclar diferentes tipos de conjuntos de dados em um único quadro de dados chamado TabText e realizar ML multimodal. Para visualizar o conteúdo desse caderno, consulte Machine Learning em um quadro de dados TabText: Um exemplo baseado no programa de proteção de salário
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ML de várias categorias em dados de registros da SEC: Este exemplo mostra como treinar um modelo AutoGluon NLP nos conjuntos de dados multimodais (TabText) selecionados a partir de registros da SEC para uma tarefa de classificação multiclasse. Classifique os registros da SEC 10K/Q de acordo com os códigos do setor baseados na coluna de texto MDNA
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Os cadernos de exemplos servem apenas para fins de demonstração. Eles não devem ser considerados como conselhos financeiros ou de investimento.
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As soluções, cartões de modelo e cadernos de exemplos do SageMaker JumpStart Industry: Financial são hospedados e executáveis apenas por meio do SageMaker Studio Classic. Faça login no console do SageMaker AI
Para visualizar o conteúdo dos cadernos de exemplo, consulte Tutoriais: Finanças
Postagens no blog sobre o Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
Para explicações completas sobre o uso das soluções, modelos, exemplos e o SDK do SageMaker JumpStart Industry: Financial, consulte as seguintes postagens no blog:
Pesquisa relacionada ao Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
Para pesquisas relacionadas às soluções do SageMaker JumpStart Industry: Financial, consulte os seguintes documentos:
Recursos adicionais do Amazon SageMaker JumpStart Industry: Financial
Para tutoriais e documentação adicionais, consulte os recursos a seguir:
