Kami tidak lagi memperbarui layanan Amazon Machine Learning atau menerima pengguna baru untuk itu. Dokumentasi ini tersedia untuk pengguna yang sudah ada, tetapi kami tidak lagi memperbaruinya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Apa itu Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Langkah 3: Buat Model ML
<a name="step-3-create-an-ml-model"></a>

 Setelah Anda membuat sumber data pelatihan, Anda menggunakannya untuk membuat model ML, melatih model, dan kemudian mengevaluasi hasilnya. Model ML adalah kumpulan pola yang ditemukan Amazon dalam data Anda selama pelatihan. Anda menggunakan model untuk membuat prediksi.

**Untuk membuat model ML**

1.  **Karena wizard Memulai membuat sumber data pelatihan dan model, Amazon Machine Learning (Amazon ML) secara otomatis menggunakan sumber data pelatihan yang baru saja Anda buat, dan membawa Anda langsung ke halaman pengaturan model ML.** Pada halaman **pengaturan model** **ML, untuk nama model** ML, pastikan bahwa default**ML model: Banking Data 1**,, ditampilkan. 

   Menggunakan nama ramah, seperti default, membantu Anda mengidentifikasi dan mengelola model ML dengan mudah. 

1.  Untuk **pengaturan Pelatihan dan evaluasi**, pastikan bahwa **Default** dipilih.  
![\[Select training and evaluation settings interface with Default option selected.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/machine-learning/latest/dg/images/image19.png)

1.  Untuk **Nama evaluasi ini**, terima defaultnya,**Evaluation: ML model: Banking Data 1**. 

1.  Pilih **Tinjau**, tinjau pengaturan Anda, lalu pilih **Selesai**. 

    Setelah Anda memilih **Selesai**, Amazon ML menambahkan model Anda ke antrian pemrosesan. Saat Amazon ML membuat model Anda, model tersebut menerapkan default dan melakukan tindakan berikut: 
   + Membagi sumber data pelatihan menjadi dua bagian, satu berisi 70% data dan satu berisi 30% sisanya 
   + Melatih model ML pada bagian yang berisi 70% dari data input 
   + Mengevaluasi model menggunakan 30% sisanya dari data input 

   Saat model Anda dalam antrian, Amazon ML melaporkan statusnya sebagai **Tertunda**. Meskipun Amazon ML membuat model Anda, Amazon melaporkan statusnya sebagai **Sedang Berlangsung**. Ketika telah menyelesaikan semua tindakan, ia melaporkan status sebagai **Selesai**. Tunggu evaluasi selesai sebelum melanjutkan.

Sekarang Anda siap untuk [meninjau kinerja model Anda dan menetapkan skor cut-off](step-4-review-model-and-set-cutoff.md).

 Untuk informasi lebih lanjut tentang pelatihan dan evaluasi model, lihat [Pelatihan Model ML](training-ml-models.md) dan[Mengevaluasi Model ML](evaluating_models.md).