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# Previsão de um modelo de Autopilot implantado
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Depois de treinar os modelos com a API do AutoML, você pode implantá-los para previsões em tempo real ou baseadas em lotes. 

O API AutoML treina vários candidatos a modelo com os dados de séries temporais e seleciona um modelo de previsão ideal para uma determinada métrica objetiva. Depois que seus candidatos modelo forem treinados, você poderá encontrar o melhor candidato na resposta [DescribeAutoMLJobV2](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeAutoMLJobV2.html) em [BestCandidate](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AutoMLCandidate.html#sagemaker-Type-AutoMLCandidate-CandidateName).

Para obter predições usando esse modelo de melhor desempenho, você pode configurar um endpoint para obter predições de forma interativa ou usar a predição em lote para fazer predições em um lote das observações.

**Considerações**
+ Ao fornecer dados de entrada para previsão, o esquema de seus dados deve permanecer o mesmo usado para treinar seu modelo, incluindo o número de colunas, cabeçalhos de colunas e tipos de dados. Você pode prever um item novo ou existente IDs dentro do mesmo intervalo de timestamp ou de um intervalo de data e hora diferente para prever um período de tempo diferente.
+ Os modelos de previsão preveem os pontos do horizonte de previsão no futuro especificados na solicitação de entrada no treinamento, que vão da *data final alvo* até a *data final alvo \$1 horizonte de previsão*. Para usar o modelo para prever datas específicas, você deve fornecer os dados no mesmo formato dos dados de entrada originais, estendendo-se até uma *data final específica*. Nesse cenário, o modelo começará a prever a partir da nova data de término prevista.

  Por exemplo, se seu conjunto de dados tivesse dados mensais de janeiro a junho com um horizonte de previsão de 2, o modelo preveria o valor alvo para os próximos 2 meses, que seriam julho e agosto. Se em agosto você quiser prever para os próximos 2 meses, desta vez seus dados de entrada devem ser de janeiro a agosto e o modelo fará a previsão para os próximos 2 meses (setembro, outubro).
+ Ao prever pontos de dados futuros, não há um mínimo definido para a quantidade de dados históricos. Inclua dados suficientes para capturar padrões sazonais e recorrentes em suas séries temporais.

**Topics**
+ [Previsão em tempo real](timeseries-forecasting-realtime.md)
+ [Previsão em lote](timeseries-forecasting-batch.md)