Amazon Web Services - 机器学习

Amazon Machine Learning 是一种服务，允许使用基于用户数据的算法、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。此数据可以通过 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 Machine Learning 执行的任务类型

Amazon Machine Learning 服务可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情况。例如，它可以跟踪客户的在线订单。

• 回归模型会得出一个精确的值。回归模型可以预测产品的畅销价格或将销售的单位数量。

如何使用 Amazon Machine Learning?

步骤 1 − 登录 AWS 账户并选择 Machine Learning。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，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 − 完成 S3 位置验证后，Schema 部分打开。根据要求填写字段并继续下一步。

步骤 5 − 在目标部分，重新​​选择在 Schema 部分中选择的变量并继续下一步。

步骤 6 −将"行 ID"部分的值保留为默认值，然后继续"审核"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

机器学习得出的结论

使用机器学习探索性能

亚马逊机器学习的功能

轻松创建机器学习模型 −可以使用 Amazon ML API 和向导轻松地从存储在 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS 中的数据创建 ML 模型，并查询这些模型以进行预测。

高性能 − Amazon ML 预测 API 可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 Web、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，无需任何设置费用，也无需预先承诺。