Amazon Web Services - 机器学习

Amazon 机器学习 是一项允许使用算法（基于用户数据的数学模型）开发预测性应用程序的服务。

Amazon 机器学习通过 Amazon S3、Redshift 和 RDS 读取数据，然后通过 AWS 管理控制台和 Amazon 机器学习 API 对数据进行可视化。这些数据可以通过 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”算法生成模型。

Amazon 机器学习执行的任务类型

Amazon 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个可能结果中的一个，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。

• 回归模型的结果是精确值。回归模型可以预测产品的最佳销售价格或将要销售的单位数量。

如何使用 Amazon 机器学习？

步骤 1 - 登录 AWS 账户并选择机器学习。点击“开始使用”按钮。

步骤 2 - 选择标准设置，然后点击“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的选择，即 S3 或 Redshift。点击“验证”按钮。

步骤 4 - 完成 S3 位置验证后，“架构”部分将打开。根据需要填写字段并继续下一步。

步骤 5 - 在“目标”部分，重新选择“架构”部分中选择的变量，然后继续下一步。

步骤 6 - 在“行 ID”部分中将值保留为默认值，然后继续“审阅”部分。验证详细信息并点击“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

机器学习生成的摘要

使用机器学习探索性能

Amazon 机器学习的功能

易于创建机器学习模型 - 可以轻松地从存储在 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS 中的数据创建 ML 模型，并通过使用 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 Web、移动或桌面应用程序中使用它们。

经济高效 - 只需为我们使用的服务付费，无需任何设置费用，也无需预先承诺。