Erste Schritte mit dem Implementierungsleitfaden

6 Schritte  |  30 Minuten

Machine_Learning_HERO-ART_SM

Mit Amazon Machine Learning (Amazon ML) können Sie Prognosemodelle entwerfen und trainieren und Ihre Anwendungen in einer skalierbaren Cloud-Lösung hosten. In diesem Projekt verwenden Sie die Visualisierungstools und Assistenten von Amazon ML, die Sie durch den Vorgang des Erstellens eines neuen ML-Modells führen, sodass Sie keine komplexen ML-Algorithmen und -Technologien erlernen müssen. Zum Abschließen dieses Projekts laden Sie frei verfügbare Beispielkundendaten herunter und laden sie in einen Amazon S3-Bucket hoch, um eine Datenquelle zu erstellen. Danach erstellen Sie ein ML-Modell aus dieser Datenquelle, mit der Sie dann die Leistung des ML-Modells auswerten und anpassen und es zum Generieren von Prognosen verwenden können.

Implementation_Diagram_Machine_Learning_cropped
Erste Schritte mit dem Implementierungsleitfaden

Folgendes erreichen Sie:

Erstellen einer Datenquelle aus Amazon S3, Laden einer CSV-Datei mit Informationen zu Kunden und zur Reaktion der Kunden auf Marketing-Kommunikationsmaßnahmen.

Erstellen eines Machine Learning-Modells aus der Datenquelle.

Messen der Modellgenauigkeit und entsprechendes Anpassen des Schwellenwerts.

Verwenden des Modells zum Generieren von Prognosen, die Sie in Ihren Anwendungen verwenden können. In diesem Projekt können Sie potenzielle Kunden für eine zielgerichtete Marketingkampagne identifizieren.

Vor dem Start benötigen Sie Folgendes:

Ein AWS-Konto: Sie benötigen ein AWS-Konto zum Erstellen eines Machine Learning-Modells mit Amazon ML. Registrieren bei AWS.

Fertigkeitsstufe: Zum Abschließen dieses Projekts sind keine Vorkenntnisse mit Machine Learning erforderlich.

AWS-Erfahrung: Grundlegende Kenntnisse in Amazon S3 sind empfehlenswert, aber nicht erforderlich, um dieses Projekt abzuschließen.

Monatliche Kostenkalkulation:

Die Gesamtkosten für die Erstellung dieses Modells anhand der bereitgestellten Schritte belaufen sich auf ca. 0,79 USD. Eine Aufstellung der verwendeten Services und der entsprechenden Kosten finden Sie unter Verwendete Services und Kosten.


Registrieren Sie sich für das On-Demand-Webinar, um eine Einführung in Amazon Machine Learning zu erhalten.

Registrieren Sie sich für das On-Demand-Webinar, um Informationen zum Erstellen einer intelligenten End-to-End-Anwendung in der AWS Cloud zu erhalten.

Benötigen Sie für die ersten Schritte mit AWS mehr Ressourcen? Weitere Informationen finden Sie im Ressourcencenter zu den ersten Schritten.