亚马逊网络服务 - 机器学习

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亚马逊机器学习是一项服务，允许使用基于用户数据的算法和数学模型来开发预测应用程序。

Amazon Machine Learning 通过 Amazon S3、Redshift 和 RDS 读取数据，然后通过 AWS 管理控制台和 Amazon Machine Learning API 将数据可视化。该数据可以通过 S3 存储桶导入或导出到其他 AWS 服务。

它使用“行业标准逻辑回归”算法来生成模型。

Amazon 机器学习执行的任务类型

亚马逊机器学习服务可以执行三种不同类型的任务 -

• 二元分类模型可以预测两种可能结果之一，即“是”或“否”。

• 多类分类模型可以预测多种条件。例如，它可以跟踪客户的在线订单。

• 回归模型会产生精确值。回归模型可以预测产品的最畅销价格或销售数量。

如何使用亚马逊机器学习？

步骤 1 - 登录 AWS 帐户并选择机器学习。单击“开始”按钮。

步骤 2 - 选择标准设置，然后单击启动。

步骤 3 - 在输入数据部分中，填写所需的详细信息并选择数据存储选项：S3 或 Redshift。单击验证按钮。

步骤 4 - S3 位置验证完成后，架构部分将打开。根据要求填写字段并继续下一步。

步骤 5 - 在目标部分中，重新选择在架构部分中选择的变量，然后继续下一步。

步骤 6 - 将行 ID 部分中的值保留为默认值，然后继续查看部分。验证详细信息并单击继续按钮。

以下是机器学习服务的一些屏幕截图。

机器学习创建的数据集

机器学习总结

使用机器学习探索性能

亚马逊机器学习的特点

轻松创建机器学习模型- 可以轻松地根据 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS 中存储的数据创建 ML 模型，并使用 Amazon ML API 和向导查询这些模型以进行预测。

高性能- Amazon ML 预测 API 可以进一步用于为应用程序生成数十亿个预测。我们可以在交互式网络、移动或桌面应用程序中使用它们。

经济高效- 只需为我们使用的内容付费，无需任何安装费用，也无需预先承诺。