AWS - 机器学习

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  简述

  Amazon Machine Learning是一项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的服务。

  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。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。
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  Amazon Machine Learning 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个条件。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将销售的单位数量。
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  如何使用亚马逊机器学习？

  步骤 1− 登录 AWS 账户并选择机器学习。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，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，Schema 部分打开。根据要求填写字段并继续下一步。

  

  步骤 5− 在 Target 部分，重新选择 Schema 部分中选择的变量，然后继续下一步。

  

  步骤 6− 将 Row ID 部分中的值保留为默认值，然后进入 Review 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截图。

  Data Set Created by Machine Learning

  

  Summary Made by Machine Learning

  

  Exploring Performance Using Machine Learning

  
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  亚马逊机器学习的特点

  易用构建学习模型− 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 可进一步用于为应用程序生成数十亿的预测。我们可以在交互式网络、移动或桌面应用程序中使用它们。

  廉价− 只为我们使用的东西付费，无需任何设置费用，也无需预先承诺。