Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte [O que é o Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Receitas sugeridas
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 Depois que você criar uma nova fonte de dados no Amazon ML e forem calculadas estatísticas para ela, o Amazon ML também criará uma receita sugerida, que poderá ser usada para criar um novo modelo de ML na fonte de dados. A fonte de dados sugerida baseia-se nos dados e no atributo de destino presente nesses dados, e fornece um ponto de partida útil para a criação e o ajuste dos modelos de ML. 

 Para usar a receita sugerida no console do Amazon ML, escolha **Datasource (Fonte de dados)** ou **Datasource and ML model (Fonte de dados e modelo de ML)** na lista suspensa **Create new (Criar novo)**. Nas configurações do modelo de ML, você terá a opção de configurações Default or Custom Training and Evaluation (Treinamento e avaliação padrão ou personalizados) na etapa **ML Model Settings (Configurações do modelo de ML)** do assistente **Create ML Model (Criar modelo de ML)**. Se você escolher a opção Default, o Amazon ML usará automaticamente a receita sugerida. Se você escolher a opção Custom, o editor de receita exibirá a receita sugerida na próxima etapa, e você poderá verificá-la ou modificá-la quando necessário. 

**nota**  
 O Amazon ML permite criar uma fonte de dados e usá-la imediatamente para criar um modelo de ML, antes que o cálculo das estatísticas seja concluído. Nesse caso, você não poderá mais ver a receita sugerida na opção Custom, mas poderá continuar após essa etapa, com o Amazon ML usando a receita padrão no treinamento de modelo. 

 Para usar a receita sugerida com a API Amazon ML, você pode passar uma string vazia nos parâmetros Recipe e RecipeUri API. Não é possível recuperar a receita sugerida usando a API do Amazon ML.