Amazon Machine Learning — сервис, позволяющий разрабатывать прогностические приложения с использованием алгоритмов математических моделей, основанных на данных пользователя.
Amazon Machine Learning считывает данные через Amazon S3, Redshift и RDS, а затем визуализирует данные через консоль управления AWS и API-интерфейс машинного обучения Amazon. Эти данные можно импортировать или экспортировать в другие сервисы AWS через сегменты S3.
Для генерации моделей используется алгоритм «стандартной логистической регрессии».
Типы задач, выполняемых машинным обучением Amazon
Сервис Amazon Machine Learning может выполнять три различных типа задач:
-
Бинарная классификационная модель может предсказать один из двух возможных результатов, то есть либо да, либо нет.
-
Мультиклассовая модель классификации может предсказать несколько условий. Например, он может отслеживать онлайн-заказы клиента.
-
Модель регрессии дает точное значение. Модели регрессии могут предсказать цену самого продаваемого товара или количество проданных единиц.
Бинарная классификационная модель может предсказать один из двух возможных результатов, то есть либо да, либо нет.
Мультиклассовая модель классификации может предсказать несколько условий. Например, он может отслеживать онлайн-заказы клиента.
Модель регрессии дает точное значение. Модели регрессии могут предсказать цену самого продаваемого товара или количество проданных единиц.
Как использовать Amazon Machine Learning?
Шаг 1. Войдите в учетную запись AWS и выберите «Машинное обучение». Нажмите кнопку «Начать».
Шаг 2 — Выберите «Стандартная настройка» и нажмите «Запустить».
Шаг 3 — В разделе «Ввод данных» заполните необходимые данные и выберите вариант хранения данных: S3 или Redshift. Нажмите кнопку Подтвердить.
Шаг 4 — После завершения проверки местоположения S3 открывается раздел Схема. Заполните поля согласно требованию и перейдите к следующему шагу.
Шаг 5 — В разделе «Цель» повторно выберите переменные, выбранные в разделе «Схема», и перейдите к следующему шагу.
Шаг 6 — Оставьте значения по умолчанию в разделе Row ID и перейдите к разделу Review. Проверьте детали и нажмите кнопку Продолжить.
Ниже приведены некоторые скриншоты услуг машинного обучения.
Набор данных, созданный машинным обучением
Резюме, сделанное машинным обучением
Изучение производительности с помощью машинного обучения
Особенности машинного обучения Amazon
Легко создавать модели машинного обучения. Легко создавать модели ML из данных, хранящихся в Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS, и запрашивать эти модели для прогнозов с помощью API-интерфейсов и мастеров Amazon ML.
Высокая производительность — API прогнозирования Amazon ML можно использовать для создания миллиардов прогнозов для приложений. Мы можем использовать их в интерактивных веб, мобильных или настольных приложениях.
Экономически выгодно — платите только за то, что мы используем, без каких-либо затрат на установку и никаких предварительных обязательств.