Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte O que é o Amazon Machine Learning.
Criar um aplicativo de Machine Learning
A criação de aplicativos de ML é um processo iterativo que envolve uma sequência de etapas. Para criar um aplicativo de ML, siga estas etapas gerais:
Determine os principais problemas de ML em termos do que é observado e da resposta que o modelo deve prever.
Colete, limpe e prepare dados para torná-lo adequado ao consumo pelos algoritmos de treinamento do modelo de ML. Visualize e analise os dados para executar verificações de sanidade e, assim, validar a qualidade dos dados e compreendê-los.
Geralmente, os dados brutos (variáveis de entrada) e a resposta (destino) não são representados de uma forma que possa ser usada para treinar um modelo altamente preditivo. Portanto, você geralmente tentará criar recursos ou representações de entrada mais preditivos a partir de variáveis brutas.
Forneça os recursos resultantes ao algoritmo de aprendizagem para criar modelos e avaliar a qualidade dos modelos sobre os dados gerados a partir da criação do modelo.
Use o modelo para gerar previsões da resposta de destino nas novas instâncias de dados.
