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# ML automatizado, sem código ou com baixo código
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A Amazon SageMaker AI oferece os seguintes recursos para automatizar as principais tarefas de aprendizado de máquina e usar soluções sem código ou com pouco código.
+ **Amazon SageMaker Canvas**: Para uma UI-based experiência AutoML sem código, novos usuários devem usar o aplicativo [Amazon Canvas no SageMaker [Amazon SageMaker ](studio-updated.md)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) Studio.

  O Amazon SageMaker Canvas fornece aos analistas e cientistas de dados cidadãos recursos sem código para tarefas como preparação de dados, engenharia de recursos, seleção de algoritmos, treinamento e ajuste, inferência e muito mais. Os usuários podem aproveitar visualizações integradas e análises hipotéticas para explorar seus dados e diferentes cenários, com previsões automatizadas que permitem que eles produzam facilmente seus modelos. SageMaker O Canvas suporta uma variedade de casos de uso, incluindo visão computacional, previsão de demanda, pesquisa inteligente e IA generativa.
+ **Amazon SageMaker Autopilot**: O [Amazon SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md) é um conjunto de recursos de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) que automatiza o processo completo de criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos de aprendizado de máquina. O Amazon SageMaker Autopilot analisa seus dados, seleciona algoritmos adequados ao seu tipo de problema, pré-processa os dados para prepará-los para o treinamento, gerencia o treinamento automático de modelos e executa a otimização de hiperparâmetros para encontrar o modelo de melhor desempenho para seu conjunto de dados.
  + A partir de 30 de novembro de 2023, a interface de usuário (UI) do Autopilot está integrada ao aplicativo [Amazon SageMaker Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) no Studio.
  + Os usuários do [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md), a experiência anterior do Studio, podem continuar usando a interface do usuário do Autopilot no Studio Classic. Usuários com experiência em programação podem continuar usando as [referências da API AutoML](autopilot-automate-model-development.md) em qualquer SDK compatível para implementação técnica.
**nota**  
Se você usa o Autopilot no Studio Classic até agora e deseja migrar para o SageMaker Canvas, talvez seja necessário conceder permissões adicionais ao seu perfil de usuário ou função do IAM para poder criar e usar o aplicativo SageMaker Canvas. Para obter mais informações, consulte [(Opcional) Migrar do piloto automático no Studio Classic para o Canvas SageMaker](studio-updated-migrate-ui.md#studio-updated-migrate-autopilot).
+ **Amazon SageMaker JumpStart**: SageMaker JumpStart fornece modelos pré-treinados de código aberto para uma ampla variedade de tipos de problemas para ajudar você a começar a usar o aprendizado de máquina. Você pode treinar e ajustar esses modelos de forma incremental antes da implantação. JumpStart também fornece modelos de solução que configuram a infraestrutura para casos de uso comuns e notebooks de exemplo executáveis para aprendizado de máquina com SageMaker IA.

**Topics**
+ [SageMaker Piloto automático](autopilot-automate-model-development.md)
+ [SageMaker JumpStart modelos pré-treinados](studio-jumpstart.md)