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-# 📊 Previsão de Estoque Inteligente na AWS com [SageMaker Canvas](https://aws.amazon.com/pt/sagemaker/canvas/)
+i! Estou trabalhando em um sistema bem legal para ajudar no cadastro de clientes em financiamentos de veículos usando o Amazon SageMaker Canvas. Aqui vai um resumo descontraído do que estou fazendo:
 
-Bem-vindo ao desafio de projeto "Previsão de Estoque Inteligente na AWS com SageMaker Canvas. Neste Lab DIO, você aprenderá a usar o SageMaker Canvas para criar previsões de estoque baseadas em Machine Learning (ML). Siga os passos abaixo para completar o desafio!
+🚀 O Projeto: Facilitando o Cadastro de Clientes
 
-## 📋 Pré-requisitos
+ℹ️ Amazon SageMaker Canvas: Usando essa ferramenta poderosa para analisar dados e melhorar nosso processo de vendas.
 
-Antes de começar, certifique-se de ter uma conta na AWS. Se precisar de ajuda para criar sua conta, confira nosso repositório [AWS Cloud Quickstart](https://github.com/digitalinnovationone/aws-cloud-quickstart).
+🛠️ Desafios: Nosso maior desafio é criar dados de qualidade para treinar o SageMaker Canvas. Quanto mais precisos os dados, melhores serão nossas previsões e recomendações.
 
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-## 🎯 Objetivos Deste Desafio de Projeto (Lab)
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-![image](https://github.com/digitalinnovationone/lab-aws-sagemaker-canvas-estoque/assets/730492/72f5c21f-5562-491e-aa42-2885a3184650)
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-- Dê um fork neste projeto e reescreva este `README.md`. Sinta-se à vontade para detalhar todo o processo de criação do seu Modelo de ML para uma "Previsão de Estoque Inteligente".
-- Para isso, siga o [passo a passo] descrito a seguir e evolua as suas habilidades em ML no-code com o Amazon SageMaker Canvas.
-- Ao concluir, envie a URL do seu repositório com a solução na plataforma da DIO.
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-## 🚀 Passo a Passo
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-### 1. Selecionar Dataset
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--   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.
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-### 2. Construir/Treinar
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--   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.
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-### 3. Analisar
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--   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.
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-### 4. Prever
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--   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.
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-## 🤔 Dúvidas?
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-Esperamos que esta experiência tenha sido enriquecedora e que você tenha aprendido mais sobre Machine Learning aplicado a problemas reais. Se tiver alguma dúvida, não hesite em abrir uma issue neste repositório ou entrar em contato com a equipe da DIO.
+🌟 Meta Final: Tornar o cadastro de clientes mais fácil e eficiente, proporcionando uma experiência incrível para todos os envolvidos.