Ada lebih banyak contoh AWS SDK yang tersedia di repo Contoh [SDK AWS Doc](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples). GitHub 

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Contoh Amazon ML menggunakan Alat untuk PowerShell V4
<a name="powershell_4_machine-learning_code_examples"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara melakukan tindakan dan mengimplementasikan skenario umum dengan menggunakan Alat AWS untuk PowerShell V4 dengan Amazon ML.

*Tindakan* merupakan kutipan kode dari program yang lebih besar dan harus dijalankan dalam konteks. Sementara tindakan menunjukkan cara memanggil fungsi layanan individual, Anda dapat melihat tindakan dalam konteks dalam skenario terkait.

Setiap contoh menyertakan tautan ke kode sumber lengkap, di mana Anda dapat menemukan instruksi tentang cara mengatur dan menjalankan kode dalam konteks.

**Topics**
+ [Tindakan](#actions)

## Tindakan
<a name="actions"></a>

### `Get-MLBatchPrediction`
<a name="machine-learning_GetBatchPrediction_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLBatchPrediction`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan metadata rinci untuk prediksi batch dengan ID id.**  

```
Get-MLBatchPrediction -BatchPredictionId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [GetBatchPrediction](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLBatchPredictionList`
<a name="machine-learning_DescribeBatchPredictions_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLBatchPredictionList`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan daftar semua BatchPredictions dan catatan data terkait yang cocok dengan kriteria pencarian yang diberikan dalam permintaan.**  

```
Get-MLBatchPredictionList
```
**Contoh 2: Mengembalikan daftar semua BatchPredictions dengan status SELESAI.**  

```
Get-MLBatchPredictionList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  Untuk detail API, lihat [DescribeBatchPredictions](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLDataSource`
<a name="machine-learning_GetDataSource_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLDataSource`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan metadata, status, dan informasi file data untuk DataSource dengan ID id**  

```
Get-MLDataSource -DataSourceId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [GetDataSource](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLDataSourceList`
<a name="machine-learning_DescribeDataSources_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLDataSourceList`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan daftar semua DataSources dan catatan data terkait mereka.**  

```
Get-MLDataSourceList
```
**Contoh 2: Mengembalikan daftar semua DataSources dengan status SELESAI.**  

```
Get-MLDataDourceList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  Untuk detail API, lihat [DescribeDataSources](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLEvaluation`
<a name="machine-learning_GetEvaluation_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLEvaluation`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan metadata dan status untuk Evaluasi dengan ID id.**  

```
Get-MLEvaluation -EvaluationId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [GetEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLEvaluationList`
<a name="machine-learning_DescribeEvaluations_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLEvaluationList`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan daftar semua sumber Evaluasi**  

```
Get-MLEvaluationList
```
**Contoh 2: Mengembalikan daftar semua Evaulations dengan status COMPLETED.**  

```
Get-MLEvaluationList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  Untuk detail API, lihat [DescribeEvaluations](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLModel`
<a name="machine-learning_GetMLModel_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLModel`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan metadata detail, status, skema, dan informasi file data untuk ID MLModel with id.**  

```
Get-MLModel -ModelId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [Dapatkan MLModel](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference) *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4*). 

### `Get-MLModelList`
<a name="machine-learning_DescribeMLModels_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLModelList`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Mengembalikan daftar semua Model dan catatan data terkait mereka.**  

```
Get-MLModelList
```
**Contoh 2: Mengembalikan daftar semua Model dengan status SELESAI.**  

```
Get-MLModelList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  Untuk detail API, lihat [Menjelaskan MLModels](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference) dalam *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `Get-MLPrediction`
<a name="machine-learning_Predict_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`Get-MLPrediction`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Kirim catatan ke URL titik akhir prediksi waktu nyata untuk Model dengan ID id.**  

```
Get-MLPrediction -ModelId ID -PredictEndpoint URL -Record @{"A" = "B"; "C" = "D";}
```
+  Untuk detail API, lihat [Memprediksi](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference) di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `New-MLBatchPrediction`
<a name="machine-learning_CreateBatchPrediction_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`New-MLBatchPrediction`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Buat permintaan prediksi batch baru untuk model dengan ID id dan letakkan output di lokasi S3 yang ditentukan.**  

```
New-MLBatchPrediction -ModelId ID -Name NAME -OutputURI s3://...
```
+  Untuk detail API, lihat [CreateBatchPrediction](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `New-MLDataSourceFromS3`
<a name="machine-learning_CreateDataSourceFromS3_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`New-MLDataSourceFromS3`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Buat sumber data dengan data untuk lokasi S3, dengan nama NAME dan skema SCHEMA.**  

```
New-MLDataSourceFromS3 -Name NAME -ComputeStatistics $true -DataSpec_DataLocationS3 "s3://BUCKET/KEY" -DataSchema SCHEMA
```
+  Untuk detail API, lihat [CreateDataSourceFromS3](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference) di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (*V4). 

### `New-MLEvaluation`
<a name="machine-learning_CreateEvaluation_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`New-MLEvaluation`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Buat evaluasi untuk id sumber data dan id model yang diberikan**  

```
New-MLEvaluation -Name NAME -DataSourceId DSID -ModelId MID
```
+  Untuk detail API, lihat [CreateEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `New-MLModel`
<a name="machine-learning_CreateMLModel_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`New-MLModel`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Buat model baru dengan data pelatihan.**  

```
New-MLModel -Name NAME -ModelType BINARY -Parameter @{...} -TrainingDataSourceId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [Membuat MLModel](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference) di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*. 

### `New-MLRealtimeEndpoint`
<a name="machine-learning_CreateRealtimeEndpoint_powershell_4_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`New-MLRealtimeEndpoint`.

**Alat untuk PowerShell V4**  
**Contoh 1: Buat titik akhir prediksi realtime baru untuk id model yang diberikan.**  

```
New-MLRealtimeEndpoint -ModelId ID
```
+  Untuk detail API, lihat [CreateRealtimeEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v4/reference)di *Referensi Alat AWS untuk PowerShell Cmdlet (V4)*.