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Formation des modèles d'apprentissage-machine
Le processus de formation d'un modèle d'apprentissage-machine implique la fourniture d'un algorithme d'apprentissage-machine (c'est-à-dire, l'algorithme d'apprentissage) avec des données de formation qui serviront à l'apprentissage. Le terme modèle d'apprentissage-machine fait référence à l'artefact de modèle qui est créé par le processus de formation.
Les données de formation doivent contenir la réponse correcte, qui porte le nom de cible ou d'attribut cible. L'algorithme d'apprentissage identifie des tendances dans les données de formation, qui mettent en correspondance les attributs des données d'entrée avec la cible (la réponse que vous souhaitez prédire), et il fournit en sortie un modèle d'apprentissage-machine qui capture ces tendances.
Vous pouvez utiliser le modèle d'apprentissage-machine pour obtenir des prédictions sur de nouvelles données pour lesquelles vous ne connaissez pas la cible. Par exemple, supposons que vous voulez former un modèle d'apprentissage-machine pour prédire si un e-mail correspond à du courrier indésirable ou non. Vous devez fournir à Amazon ML des données de formation contenant les e-mails pour lesquels vous connaissez la cible (c'est-à-dire, une étiquette indiquant si un e-mail correspond à du courrier indésirable ou non). Amazon ML doit former un modèle d'apprenage-machine en utilisant ces données. Il en résulte un modèle qui tente de prédire si un nouvel e-mail correspond à du courrier indésirable ou non.
Pour obtenir des informations générales sur les modèles d'apprentissage-machine et les algorithmes d'apprentissage-machine, consultez Concepts d'apprentissage-machine.
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