Nous ne mettons plus à jour le service Amazon Machine Learning et n'acceptons plus de nouveaux utilisateurs pour celui-ci. Cette documentation est disponible pour les utilisateurs existants, mais nous ne la mettons plus à jour. Pour plus d'informations, consultez [Qu'est-ce qu'Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) ?

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# Etape 3: Création d'un modèle d'apprentissage-machine
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 Une fois que vous avez créé la source de données de formation, vous l'utilisez pour créer un modèle d'apprentissage-machine, former le modèle, puis évaluer les résultats. Le modèle ML est un ensemble de modèles qu'Amazon ML trouve dans vos données pendant l'entraînement. Vous utilisez le modèle pour créer des prédictions.

**Pour créer un modèle d'apprentissage-machine**

1.  Dans la mesure où l'assistant de mise en route crée à la fois une source de données d'entraînement et un modèle, Amazon Machine Learning (Amazon ML) utilise automatiquement la source de données d'entraînement que vous venez de créer et vous dirige directement vers **la page des paramètres du modèle de machine learning**. Dans la page **ML model settings**, pour **ML model name**, assurez-vous que la valeur par défaut **ML model: Banking Data 1** soit affichée. 

   En utilisant un nom convivial, tel que la valeur par défaut, vous pouvez facilement identifier et gérer le modèle d'apprentissage-machine. 

1.  Pour **Training and evaluation settings**, assurez-vous que la valeur **Default** est sélectionnée.  
![\[Select training and evaluation settings interface with Default option selected.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/machine-learning/latest/dg/images/image19.png)

1.  Pour **Name this evaluation (Nommer cette évaluation)**, acceptez la valeur par défaut, **Evaluation: ML model: Banking Data 1**. 

1.  Choisissez **Review**, passez en revue vos paramètres, puis choisissez **Finish**. 

    Une fois que vous avez **sélectionné Terminer**, Amazon ML ajoute votre modèle à la file d'attente de traitement. Lorsque Amazon ML crée votre modèle, il applique les valeurs par défaut et effectue les actions suivantes : 
   + Il divise la source de données de formation en deux sections, l'une contenant 70 % des données et l'autre contenant les 30 % restants 
   + Il forme le modèle d'apprentissage-machine sur la section qui contient 70 % des données d'entrée 
   + Il évalue le modèle à l'aide des 30 % restants des données d'entrée 

   Lorsque votre modèle est dans la file d'attente, Amazon ML indique que le statut est En **attente**. Pendant qu'Amazon ML crée votre modèle, il indique que son statut est **En cours**. Lorsqu'il a terminé toutes les actions, il indique l'état **Terminé**. Attendez la fin de l'évaluation avant de continuer.

Maintenant, vous êtes prêt à [passer en revue les performances de votre modèle et définir un score seuil](step-4-review-model-and-set-cutoff.md).

 Pour plus d'informations sur la formation et l'évaluation des modèles, consultez [Formation des modèles d'apprentissage-machine](training-ml-models.md) et [Evaluation des modèles d'apprentissage-machine](evaluating_models.md).