Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「[Amazon Machine Learning とは](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)」を参照してください。

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# ML モデルのトレーニング
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 ML モデルのトレーニングプロセスには、ML アルゴリズム (つまり、*学習アルゴリズム*) を学習のためのトレーニングデータと共に提供することが含まれます。*ML モデル *とは、モデルトレーニングプロセスで作成されたモデルアーティファクトを指します。

 トレーニングデータには正しい答えが含まれている必要があります。これは、*ターゲット*または*ターゲット属性*として知られています。学習アルゴリズムは入力データ属性をターゲット (予測したい答え) にマッピングするトレーニングデータのパターンを検出し、これらのパターンをキャプチャする ML モデルを出力します。

 ML モデルを使用すると、ターゲットがわからない新しいデータでターゲットを予測できます。たとえば、E メールがスパムかどうかを予測する ML モデルをトレーニングすると仮定します。Amazon ML に、ターゲット (E メールがスパムであるかどうかを示すラベル) がわかっている E メールのトレーニングデータを提供します。Amazon ML はこのデータを使用して ML モデルをトレーニングし、新しい E メールがスパムかどうかを予測するモデルになります。

 ML モデルと ML アルゴリズムに関する一般的な情報については、「[機械学習の概念](machine-learning-concepts.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [ML モデルのタイプ](types-of-ml-models.md)
+ [トレーニングプロセス](training-process.md)
+ [トレーニングパラメータ](training-parameters.md)
+ [create an ML model](creating-ml-model-on-the-amazon-ml-console.md)