Non aggiorniamo più il servizio Amazon Machine Learning né accettiamo nuovi utenti. Questa documentazione è disponibile per gli utenti esistenti, ma non la aggiorniamo più. Per ulteriori informazioni, consulta Cos'è Amazon Machine Learning.
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Il processo di Amazon Machine Learning
La tabella seguente descrive come utilizzare la console Amazon ML per eseguire il processo di machine learning descritto in questo documento.
Processo ML |
Attività Amazon ML |
|---|---|
Analisi dei dati |
Per analizzare i tuoi dati in Amazon ML, crea un'origine dati e consulta la pagina di analisi dei dati. |
Divisione dei dati in origini dati di addestramento e di valutazione |
Amazon ML può suddividere l'origine dati per utilizzare il 70% dei dati per l'addestramento dei modelli e il 30% per la valutazione delle prestazioni predittive del modello. Quando utilizzi la procedura guidata Create ML Model con le impostazioni predefinite, Amazon ML divide i dati per te. Se utilizzi la procedura guidata Create ML Model con le impostazioni personalizzate e scegli di valutare il modello ML, vedrai un'opzione per consentire ad Amazon ML di dividere i dati per te ed eseguire una valutazione sul 30% dei dati. |
Mischiare i dati di addestramento |
Quando utilizzi la procedura guidata Create ML Model con le impostazioni predefinite, Amazon ML mescola i dati per te. Puoi anche mescolare i dati prima di importarli in Amazon ML. |
Elaborazione delle caratteristiche |
Il processo di unire i dati di addestramento in un formato ottimale per l'apprendimento e la generalizzazione è noto come trasformazione delle caratteristiche. Quando utilizzi la procedura guidata Create ML Model con impostazioni predefinite, Amazon ML suggerisce le impostazioni di elaborazione delle funzionalità per i tuoi dati. Per specificare le impostazioni di elaborazione delle caratteristiche, è possibile usare l'opzione Custom (Personalizza) della procedura guidata Crea un modello ML e fornire una composizione per l'elaborazione delle caratteristiche. |
Addestramento del modello |
Quando utilizzi la procedura guidata Create ML Model per creare un modello in Amazon ML, Amazon ML addestra il tuo modello. |
Selezione dei parametri del modello |
In Amazon ML, puoi regolare quattro parametri che influiscono sulle prestazioni predittive del modello: dimensione del modello, numero di passaggi, tipo di rimescolamento e regolarizzazione. È possibile impostare questi parametri quando si utilizza la procedura guidata Crea un modello ML per creare un modello ML e scegliere l'opzione Custom (Personalizzato). |
Valutazione delle prestazioni del modello |
Utilizzare la procedura guidata Crea valutazione per valutare le prestazioni predittive del modello. |
Selezione delle caratteristiche |
L'algoritmo di apprendimento di Amazon ML può eliminare funzionalità che non contribuiscono molto al processo di apprendimento. Per indicare che si desidera eliminare queste caratteristiche, scegliere il parametro |
Impostazione di un punteggio soglia per l'accuratezza predittiva |
Rivedere le prestazioni predittive del modello nella relazione di valutazione in corrispondenza di diverse soglie di punteggio, quindi impostare il punteggio soglia in base alle applicazioni aziendali. Il punteggio soglia determina il modo in cui il modello definisce una corrispondenza predittiva. Modificare il numero per controllare i falsi positivi e i falsi negativi. |
Uso del modello |
Utilizzare il modello per ottenere previsioni per un batch di osservazioni utilizzando la procedura guidata Crea previsione in batch. In alternativa, si possono ottenere previsioni per singole osservazioni on demand abilitando il modello ML a elaborare previsioni in tempo reale utilizzando l'API |
