我們不再更新 Amazon Machine Learning 服務或接受新使用者。本文件可供現有使用者使用，但我們不再更新。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。

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# 使用 Amazon Machine Learning 解決商務問題
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您可以使用 Amazon Machine Learning，將 Machine Learning 應用到您有現成實際答案範例的問題。例如，如果您想要使用 Amazon Machine Learning 預測電子郵件是否為垃圾郵件，您需要收集已正確標記為垃圾郵件或非垃圾郵件的電子郵件範例。然後，您可以使用 Machine Learning 從這些電子郵件範例一般化，來預測新電子郵件是否為垃圾郵件的可能性。從已標記實際答案的資料來學習的這種方法稱為受監督的 Machine Learning。

您可以針對這些特定 Machine Learning 任務使用受監督的 ML 方法：二元分類 (預測兩個可能的結果之一)、多類別分類 (預測兩個以上的結果之一) 與迴歸 (預測數值)。

二元分類問題範例：
+ 客戶是否要購買這個產品？
+ 這個電子郵件是否為垃圾郵件？
+ 這個產品是書籍還是農畜？
+ 這個評論是由客戶或機器人所撰寫？

多類別分類問題範例：
+ 這個產品是書籍、電影還是衣物？
+ 這個電影是浪漫喜劇片、紀錄片還是驚悚片？
+ 這個客戶最感興趣的產品類別為何？

迴歸分類問題範例：
+ 西雅圖明天的溫度為何？
+ 這個產品會售出多少單位？
+ 這個客戶過了多少天才停止使用應用程式？
+ 這棟房屋的售價為何？