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Previsão de Estoque Inteligente na AWS com SageMaker Canvas, Desafio de Projeto da Digital Innovation One.

MIT LicenseMIT

📊 Previsão de Estoque Inteligente na AWS com SageMaker Canvas

Desafio de projeto "Previsão de Estoque Inteligente na AWS com SageMaker Canvas". Neste Lab DIO, foi utilizado o SageMaker Canvas para criar previsões de estoque baseadas em Machine Learning (ML).

🎯 Objetivos Deste Desafio de Projeto (Lab)

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🚀 Passo a Passo

1. Selecionar Dataset

  • Navegue até a pasta datasets deste repositório. Esta pasta contém os datasets para treinar e testar o modelo de ML.
  • Escolha o dataset que você usará para treinar seu modelo de previsão de estoque.
  • Faça o upload do dataset no SageMaker Canvas.

2. Construir/Treinar

  • No SageMaker Canvas, importe o dataset que você selecionou.
  • Configure as variáveis de entrada e saída de acordo com os dados.
  • Inicie o treinamento do modelo. Isso pode levar algum tempo, dependendo do tamanho do dataset.

3. Analisar

  • Após o treinamento, examine as métricas de performance do modelo.
  • Verifique as principais características que influenciam as previsões.
  • Faça ajustes no modelo se necessário e re-treine até obter um desempenho satisfatório.

4. Prever

  • Use o modelo treinado para fazer previsões de estoque.
  • Exporte os resultados e analise as previsões geradas.
  • Documente suas conclusões e qualquer insight obtido a partir das previsões.