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](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Modelos de ML de treinamento
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 O processo de treinamento de um modelo de ML envolve o fornecimento de um algoritmo de ML (ou seja, o *algoritmo de aprendizagem*) com os dados de treinamento dos quais aprender. O termo *ML model (Modelo de ML)* refere-se ao artefato de modelo criado pelo processo de treinamento. 

 Os dados de treinamento devem conter a resposta correta, chamada de *destino* ou de *atributo de destino*. O algoritmo de aprendizagem localiza padrões nos dados de treinamento que mapeiam os atributos dos dados de entrada para o destino (a resposta que você deseja prever) e gera um modelo de ML que captura esses padrões. 

 Você pode usar o modelo de ML para obter previsões dos novos dados cujo destino você não conhece. Por exemplo, suponhamos que você deseja treinar um modelo de ML para prever se um e-mail é spam ou não. Você deve fornecer ao Amazon ML dados de treinamento que contêm e-mails cujo destino seja conhecido (isto é, um rótulo que informa se um e-mail é spam ou não). O Amazon ML treinará um modelo de ML usando esses dados, o que resultará em um modelo que tenta prever se novos e-mails serão spam ou não. 

 Para obter informações gerais sobre modelos de ML e algoritmos de ML, consulte [Conceitos de Machine Learning](machine-learning-concepts.md). 

**Topics**
+ [Tipos de modelos de ML](types-of-ml-models.md)
+ [Processo de treinamento](training-process.md)
+ [Parâmetros de treinamento](training-parameters.md)
+ [create an ML model](creating-ml-model-on-the-amazon-ml-console.md)