Kami tidak lagi memperbarui layanan Amazon Machine Learning atau menerima pengguna baru untuk itu. Dokumentasi ini tersedia untuk pengguna yang sudah ada, tetapi kami tidak lagi memperbaruinya. Untuk informasi selengkapnya, lihatApa itu Amazon Machine Learning.
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Membangun Aplikasi Machine Learning
Membangun aplikasi L adalah proses berulang yang melibatkan urutan langkah. Untuk membuat aplikasi ML-nya, ikuti langkah-langkah umum berikut:
Bingkai masalah inti inti (s) dalam hal apa yang diamati dan jawaban apa yang Anda inginkan model untuk memprediksi.
Mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data untuk membuatnya cocok untuk konsumsi oleh algoritma pelatihan model L. Visualisasikan dan analisis data untuk menjalankan pemeriksaan kewarasan untuk memvalidasi kualitas data dan untuk memahami data.
Seringkali, data mentah (variabel input) dan jawaban (target) tidak diwakili dengan cara yang dapat digunakan untuk melatih model yang sangat prediktif. Oleh karena itu, Anda biasanya harus mencoba untuk membangun representasi input yang lebih prediktif atau fitur dari variabel mentah.
Umpan fitur yang dihasilkan ke algoritma pembelajaran untuk membangun model dan mengevaluasi kualitas model pada data yang dipegang dari bangunan model.
Gunakan model untuk menghasilkan prediksi jawaban target untuk instance data baru.
