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# Tools for PowerShell V5를 사용한 Amazon ML 예제
<a name="powershell_5_machine-learning_code_examples"></a>

다음 코드 예제에서는 Amazon ML에서 AWS Tools for PowerShell V5를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.

**Topics**
+ [작업](#actions)

## 작업
<a name="actions"></a>

### `Get-MLBatchPrediction`
<a name="machine-learning_GetBatchPrediction_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLBatchPrediction`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 배치 예측에 대한 세부 메타데이터를 반환합니다.**  

```
Get-MLBatchPrediction -BatchPredictionId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [GetBatchPrediction](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLBatchPredictionList`
<a name="machine-learning_DescribeBatchPredictions_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLBatchPredictionList`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 요청에 지정된 검색 기준과 일치하는 모든 BatchPredictions 및 관련 데이터 레코드의 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLBatchPredictionList
```
**예제 2: 상태가 COMPLETED인 모든 BatchPredictions 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLBatchPredictionList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [DescribeBatchPredictions](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLDataSource`
<a name="machine-learning_GetDataSource_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLDataSource`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 DataSource의 메타데이터, 상태, 데이터 파일 정보를 반환합니다.**  

```
Get-MLDataSource -DataSourceId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [GetDataSource](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)를 참조하세요.

### `Get-MLDataSourceList`
<a name="machine-learning_DescribeDataSources_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLDataSourceList`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 모든 DataSources 및 관련 데이터 레코드의 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLDataSourceList
```
**예제 2: 상태가 COMPLETED인 모든 DataSources 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLDataDourceList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [DescribeDataSources](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)를 참조하세요.

### `Get-MLEvaluation`
<a name="machine-learning_GetEvaluation_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLEvaluation`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 Evaluation에 대한 메타데이터 및 상태를 반환합니다.**  

```
Get-MLEvaluation -EvaluationId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [GetEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLEvaluationList`
<a name="machine-learning_DescribeEvaluations_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLEvaluationList`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 모든 Evaluation 리소스 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLEvaluationList
```
**예제 2: 상태가 COMPLETED인 모든 Evaluation 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLEvaluationList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [DescribeEvaluations](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLModel`
<a name="machine-learning_GetMLModel_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLModel`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 MLModel에 대한 세부 메타데이터, 상태, 스키마, 데이터 파일 정보를 반환합니다.**  

```
Get-MLModel -ModelId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [GetMLModel](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLModelList`
<a name="machine-learning_DescribeMLModels_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLModelList`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 모든 모델 및 관련 데이터 레코드의 목록을 반환합니다. **   

```
Get-MLModelList
```
**예제 2: 상태가 COMPLETED인 모든 모델의 목록을 반환합니다.**  

```
Get-MLModelList -FilterVariable Status -EQ COMPLETED
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [DescribeMLModels](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `Get-MLPrediction`
<a name="machine-learning_Predict_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `Get-MLPrediction`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 모델의 실시간 예측 엔드포인트 URL로 레코드를 전송합니다.**  

```
Get-MLPrediction -ModelId ID -PredictEndpoint URL -Record @{"A" = "B"; "C" = "D";}
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [Predict](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)를 참조하세요.

### `New-MLBatchPrediction`
<a name="machine-learning_CreateBatchPrediction_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `New-MLBatchPrediction`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: ID가 ID인 모델에 대한 새 배치 예측 요청을 생성하고 출력을 지정된 S3 위치에 배치합니다.**  

```
New-MLBatchPrediction -ModelId ID -Name NAME -OutputURI s3://...
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [CreateBatchPrediction](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `New-MLDataSourceFromS3`
<a name="machine-learning_CreateDataSourceFromS3_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `New-MLDataSourceFromS3`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 이름이 NAME이고 스키마가 SCHEMA인 S3 위치의 데이터를 사용하여 데이터 소스를 생성합니다.**  

```
New-MLDataSourceFromS3 -Name NAME -ComputeStatistics $true -DataSpec_DataLocationS3 "s3://BUCKET/KEY" -DataSchema SCHEMA
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [CreateDataSourceFromS3](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)를 참조하세요.

### `New-MLEvaluation`
<a name="machine-learning_CreateEvaluation_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `New-MLEvaluation`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 지정된 데이터 소스 ID 및 모델 ID에 대한 평가를 생성합니다.**  

```
New-MLEvaluation -Name NAME -DataSourceId DSID -ModelId MID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [CreateEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `New-MLModel`
<a name="machine-learning_CreateMLModel_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `New-MLModel`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 학습 데이터로 새 모델을 생성합니다.**  

```
New-MLModel -Name NAME -ModelType BINARY -Parameter @{...} -TrainingDataSourceId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [CreateMLModel](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)을 참조하세요.

### `New-MLRealtimeEndpoint`
<a name="machine-learning_CreateRealtimeEndpoint_powershell_5_topic"></a>

다음 코드 예시는 `New-MLRealtimeEndpoint`의 사용 방법을 보여줍니다.

**Tools for PowerShell V5**  
**예제 1: 지정된 모델 ID에 대한 새 실시간 예측 엔드포인트를 생성합니다.**  

```
New-MLRealtimeEndpoint -ModelId ID
```
+  API 세부 정보는 *AWS Tools for PowerShell Cmdlet 참조(V5)*의 [CreateRealtimeEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/powershell/v5/reference)를 참조하세요.