Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「[Amazon Machine Learning とは](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)」を参照してください。

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# チュートリアル: Amazon ML を使用してマーケティングオファーへの応答を予測する
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Amazon Machine Learning (Amazon ML) で、予測モデルを構築してトレーニングし、スケーラブルクラウドソリューションにアプリケーションをホストすることができます。このチュートリアルでは、Amazon ML コンソールを使用してデータソースを作成する方法、機械学習 (ML) モデルを構築する方法、およびアプリケーションで使用できる予測を生成するモデルを使用する方法を説明します。

このサンプル演習では、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの潜在的なお客様を識別する方法を示していますが、さまざまな ML モデルを作成して使用するのに同じ原則が適用できます。サンプル演習を完了するには、[カリフォルニア大学アーバイン校 (UCI) Machine Learning Repository](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php) にある一般に利用可能な銀行およびマーケティングデータセットを使用します。これらのデータセットには、顧客に関する一般情報と、顧客が以前のマーケティング活動にどのように応答したかに関する情報が含まれています。このデータを使用して、譲渡性預金証書 (CD) としても知られる新製品の定期預金を購入する可能性が最も高いと思われるお客様を識別します。

**警告**  
このチュートリアルは、AWS 無料利用枠に含まれていません。Amazon ML の料金の詳細については、「[https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/](https://aws.amazon.com/machine-learning/pricing/)」を参照してください。

## 前提条件
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 チュートリアルを実行するには、AWS アカウントが必要です。AWS アカウントをまだお持ちでない場合は、「[Amazon Machine Learning のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/setting-up-amazon-machine-learning.html)」を参照してください。

## Steps
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+ [ステップ 1: データを準備する](step-1-download-edit-and-upload-data.md)
+ [ステップ 2: トレーニングデータソースを作成する](step-2-create-a-datasource.md)
+ [ステップ 3: ML モデルの作成](step-3-create-an-ml-model.md)
+ [ステップ 4: ML モデルの予測パフォーマンスを確認し、スコアのしきい値を設定する](step-4-review-model-and-set-cutoff.md)
+ [ステップ 5: ML モデルを使用して予測を生成する](step-5-create-predictions.md)
+ [ステップ 6: クリーンアップ](step-6-clean-up.md)