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📊 Previsão de Estoque Inteligente

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🎯 Objetivos Deste Desafio de Projeto (Lab)

🚀 Passo a Passo

1. Selecionar Dataset

• Navegue até a pasta datasets deste repositório. Esta pasta contém os datasets que você poderá escolher para treinar e testar seu modelo de ML. Sinta-se à vontade para gerar/enriquecer seus próprios datasets, quanto mais você se engajar, mais relevante esse projeto será em seu portfólio.
• 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.