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# Exemplo: trabalho de ajuste de hiperparâmetros
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Este exemplo mostra como criar um novo caderno para configurar e executar um trabalho de ajuste de hiperparâmetros. O trabalho de ajuste usa o [Algoritmo XGBoost com Amazon AI SageMaker](xgboost.md) para treinar um modelo a fim de prever se um cliente se inscreverá para um depósito a prazo em um banco após ser contatado por telefone.

Você usa o SDK de baixo nível para Python (Boto3) para configurar e iniciar o trabalho de ajuste de hiperparâmetros e para monitorar o status dos trabalhos de ajuste de hiperparâmetros. Console de gerenciamento da AWS Você também pode usar o Amazon [ SageMaker Python SDK de alto nível da Amazon SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) AI para configurar, executar, monitorar e analisar trabalhos de ajuste de hiperparâmetros. Para obter mais informações, consulte [https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk).

## Pré-requisitos
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Para executar o código neste exemplo, você precisa do seguinte:
+ [Uma AWS conta e um usuário administrador](gs-set-up.md)
+ Um bucket do Amazon S3 para armazenar seu conjunto de dados de treinamento e os artefatos do modelo criados durante o treinamento
+ [Uma instância de notebook de SageMaker IA em execução](gs-setup-working-env.md)

**Topics**
+ [Pré-requisitos](#automatic-model-tuning-ex-prereq)
+ [Criar uma instância de caderno](automatic-model-tuning-ex-notebook.md)
+ [Obtenha o cliente Amazon SageMaker AI Boot 3](automatic-model-tuning-ex-client.md)
+ [Obtenha a função de execução de SageMaker IA](automatic-model-tuning-ex-role.md)
+ [Use um bucket do Amazon S3 para entrada e saída](automatic-model-tuning-ex-bucket.md)
+ [Fazer download, preparar e fazer upload de dados de treinamento](automatic-model-tuning-ex-data.md)
+ [Configurar e executar um trabalho de ajuste de hiperparâmetros](automatic-model-tuning-ex-tuning-job.md)
+ [Fazer a limpeza.](automatic-model-tuning-ex-cleanup.md)