Amazon Web Services-기계 학습
Amazon Machine Learning 사용자의 데이터를 기반으로 한 수학적 모델 인 알고리즘을 이용하여 예측 애플리케이션을 개발할 수있는 서비스입니다.
Amazon Machine Learning은 Amazon S3, Redshift 및 RDS를 통해 데이터를 읽은 다음 AWS Management Console 및 Amazon Machine Learning API를 통해 데이터를 시각화합니다. 이 데이터는 S3 버킷을 통해 다른 AWS 서비스로 가져 오거나 내보낼 수 있습니다.
"산업 표준 로지스틱 회귀"알고리즘을 사용하여 모델을 생성합니다.
Amazon Machine Learning에서 수행하는 작업 유형
Amazon Machine Learning 서비스는 세 가지 유형의 작업을 수행 할 수 있습니다.
이진 분류 모델은 두 가지 가능한 결과 중 하나, 즉 예 또는 아니오를 예측할 수 있습니다.
다중 클래스 분류 모델은 여러 조건을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 고객의 온라인 주문을 추적 할 수 있습니다.
회귀 모델은 정확한 값을 생성합니다. 회귀 모델은 제품의 베스트셀러 가격 또는 판매 할 단위 수를 예측할 수 있습니다.
Amazon Machine Learning을 사용하는 방법?
Step 1− AWS 계정에 로그인하고 기계 학습을 선택합니다. 시작하기 버튼을 클릭합니다.
Step 2 − 표준 설정을 선택한 다음 시작을 클릭합니다.
Step 3− 입력 데이터 섹션에서 필요한 세부 정보를 입력하고 데이터 저장을위한 S3 또는 Redshift를 선택합니다. 확인 버튼을 클릭합니다.
Step 4− S3 위치 확인이 완료되면 Schema 섹션이 열립니다. 요구 사항에 따라 필드를 채우고 다음 단계로 진행합니다.
Step 5 − Target 섹션에서 Schema 섹션에서 선택한 변수를 다시 선택하고 다음 단계로 진행합니다.
Step 6− 행 ID 섹션의 값을 기본값으로두고 검토 섹션으로 진행합니다. 세부 정보를 확인하고 계속 버튼을 클릭합니다.
다음은 기계 학습 서비스의 일부 스크린 샷입니다.
Data Set Created by Machine Learning
Summary Made by Machine Learning
Exploring Performance Using Machine Learning
Amazon Machine Learning의 기능
Easy to create machine learning models − Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS에 저장된 데이터에서 ML 모델을 생성하고 Amazon ML API 및 마법사를 사용하여 예측을 위해 이러한 모델을 쿼리하는 것은 쉽습니다.
High performance− Amazon ML 예측 API를 사용하여 애플리케이션에 대한 수십억 개의 예측을 생성 할 수 있습니다. 대화 형 웹, 모바일 또는 데스크톱 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.
Cost-efficient − 설치 비용 및 사전 약정없이 사용한만큼만 지불합니다.