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# Evaluación y comparación de los modelos de clasificación SageMaker JumpStart de textos de Amazon
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SageMaker La IA JumpStart ofrece varios modelos de clasificación de texto que clasifican el texto en clases predefinidas. Estos modelos gestionan tareas como el análisis de opiniones, la clasificación de temas y la moderación del contenido. La elección del modelo adecuado para la producción requiere una evaluación cuidadosa que utilice métricas clave F1-score, como la precisión y el coeficiente de correlación de Matthews (MCC).

En esta guía, va a:
+ Implemente varios modelos de clasificación de textos (DisTilbert y BERT) del catálogo. JumpStart 
+ Realizar evaluaciones exhaustivas de conjuntos de datos equilibrados, sesgados y complejos.
+ Interpretar métricas avanzadas, como las puntuaciones del coeficiente de correlación de Matthews (MCC) y de las características operativas del receptor Área bajo la curva.
+ Tomar decisiones sobre la selección de modelos basados en datos utilizando marcos de comparación sistemáticos.
+ Configure las implementaciones de producción con monitoreo y autoescalamiento CloudWatch .

Descargue el marco de evaluación completo: [JumpStart Model Evaluation Package](samples/sagemaker-text-classification-evaluation-2.zip). **El paquete incluye resultados previos a la ejecución con ejemplos de resultados** para que pueda obtener una vista previa del proceso de evaluación y las métricas antes de implementar los modelos usted mismo.

## Requisitos previos
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Antes de comenzar, asegúrese de que dispone de lo siguiente:
+ [AWS cuenta con permisos de SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html).
+ [SageMaker Acceso AI a Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/onboard-quick-start.html).
+ Conocimientos básicos sobre Python
+ Comprensión de los conceptos de clasificación de textos

Tiempo y costo: 45 minutos en total. Los costes varían en función del tipo de instancia y de la duración del uso. Consulta [los precios de SageMaker IA](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/) para ver las tarifas actuales.

Este tutorial incluye instrucciones de limpieza paso a paso que le ayudarán a eliminar todos los recursos y evitar cargos continuos.

**Topics**
+ [Requisitos previos](#w2aac37c15c11)
+ [Configuración del entorno de evaluación](jumpstart-text-classification-setup.md)
+ [Selección e implementación de modelos de clasificación de textos](jumpstart-text-classification-deploy.md)
+ [Evaluación y comparación del rendimiento del modelo](jumpstart-text-classification-evaluate.md)
+ [Interpretación de los resultados](jumpstart-text-classification-interpret.md)
+ [Implementación del modelo a escala](jumpstart-text-classification-scale.md)