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Risoluzione dei problemi aziendali con Amazon Machine Learning
È possibile usare Amazon Machine Learning per applicare il machine learning a problemi riguardo ai quali si dispone di esempi di risposte reali. Ad esempio, se si desidera utilizzare Amazon Machine Learning per prevedere se un'e-mail è spam, è necessario raccogliere esempi di e-mail che vengono correttamente etichettate come spam o non spam. È quindi possibile utilizzare il machine learning per generalizzare questi esempi di e-mail, per prevedere la probabilità che una nuova e-mail sia spam o meno. Questo approccio di apprendimento da dati che sono stati etichettati con la risposta reale è noto come machine learning controllato.
È possibile utilizzare gli approcci ML controllati per queste attività specifiche di machine learning: classificazione binaria (prevedere uno di due possibili risultati), classificazione multiclasse (prevedere uno di più di due risultati) e regressione (prevedere un valore numerico).
Esempi di problemi di classificazione binaria:
Il cliente acquisterà questo prodotto oppure no?
Questa e-mail è spam o non spam?
Questo prodotto è un libro o un animale da fattoria?
Questa recensione è scritta da un cliente o da un robot?
Esempi di problemi di classificazione multilclasse:
Questo prodotto è un libro, un film o un abito?
Questo film è una commedia romantica, un documentario o un thriller?
Quale categoria di prodotti è più interessante per questo cliente?
Esempi di problemi di classificazione di regressione:
Che temperatura ci sarà domani a Seattle?
Per questo prodotto, quante unità si venderanno?
Quanti giorni trascorreranno prima che questo cliente interrompa l'uso dell'applicazione?
A che prezzo sarà venduta questa casa?
