Amazon Machine Learning est un service géré de conception de modèles d'apprentissage-machine et de génération de prédictions, permettant de développer des applications robustes, évolutives et intelligentes. Amazon Machine Learning vous permet d'utiliser une technologie d'apprentissage-machine puissante sans avoir besoin de maîtriser les algorithmes et techniques de l'apprentissage-machine.

Le processus de conception de modèles d'apprentissage-machine avec Amazon Machine Learning se compose de trois opérations : analyse des données, formation des modèles et évaluation. L'étape d'analyse des données calcule et visualise la distribution de vos données, et suggère des transformations afin d'optimiser le processus de formation du modèle. L'étape de formation du modèle recherche et stocke les schémas prédictifs au sein des données transformées. Dans l'étape finale, qui est facultative, c'est la précision du modèle qui est évaluée.

Amazon Machine Learning combine des algorithmes d'apprentissage-machine puissants à des outils visuels interactifs, afin de vous amener à créer, évaluer et déployer facilement des modèles d'apprentissage-machine. Les transformations de données intégrées au service garantissent que les ensembles de données d'entrée puissent être transformés en toute transparence, afin de maximiser la qualité prédictive du modèle. Une fois qu'un modèle est conçu, la console de paramétrage et l'outil d'évaluation de modèle intuitifs du service vous aident à en comprendre les atouts et les faiblesses, et ajustent les performances du modèle pour atteindre les objectifs commerciaux.

Mise en route avec Amazon Machine Learning

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Veuillez noter que Amazon Machine Learning n'est pas disponible actuellement pour le niveau gratuit d'AWS.

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L'apprentissage-machine peut vous aider à exploiter des données historiques afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Les algorithmes d'apprentissage-machine découvrent des schémas dans les données et les utilisent pour concevoir des modèles prédictifs. Ensuite, vous pouvez utiliser les modèles pour obtenir des prédictions sur les futures données. Par exemple, une application possible de l'apprentissage-machine consisterait à prévoir si un client va, ou non, acheter un produit en particulier en fonction de son comportement passé, et d'utiliser cette prédiction pour lui envoyer un e-mail promotionnel personnalisé.


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Amazon Machine Learning permet de travailler facilement avec les données déjà stockées dans le cloud AWS. Vous pouvez utiliser les ensembles de données qui sont déjà stockés sous forme de fichiers CSV dans Amazon S3, ou interroger Amazon Redshift ou les bases de données MySQL d'Amazon RDS pour créer et utiliser des modèles d'apprentissage-machine.

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Il est essentiel de disposer de données de haute qualité pour concevoir des modèles prédictifs précis, mais les ensembles de données réels sont souvent incomplets ou incohérents. Amazon Machine Learning fournit des tableaux interactifs qui vous aident à visualiser et explorer vos ensembles de données d'entrée afin de comprendre le contenu et la distribution des données, et d'identifier les attributs de données manquants ou incorrects.

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Amazon Machine Learning effectue des mesures de qualité conformes aux normes du secteur et fournit une virtualisation du comportement des modèles, ce qui vous permet de comprendre facilement les performances de vos modèles. Amazon Machine Learning peut également vous aider à ajuster l'interprétation des prédictions. Par exemple, si votre modèle d'apprentissage-machine est utilisé pour classer les achats comme légitimes ou frauduleux, Amazon Machine Learning vous aidera à visualiser les résultats de prédictions et à décider comment ajuster ces prédictions de façon à obtenir des résultats optimaux pour votre application intelligente.

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Amazon Machine Learning fournit des API de modélisation et de gestion, qui vous permettent de créer, consulter et supprimer des sources de données, des modèles et des évaluations. Vous pouvez ainsi automatiser la création de nouveaux modèles lorsque de nouvelles données sont disponibles. Vous pouvez également utiliser les API pour inspecter les précédents modèles, sources de données, évaluations et prédictions par lots à des fins de suivi et de répétabilité.

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Amazon Machine Learning utilise des implémentations évolutives et robustes des algorithmes d'apprentissage-machine, conformes aux normes du secteur. Avec Amazon Machine Learning, les développeurs peuvent créer des modèles qui prédisent les valeurs des attributs binaires (classification binaire), des attributs de catégorie (classification multi-classes) ou des attributs numériques (régression). Par exemple, un modèle à classification binaire peut être utilisé pour prédire si un commentaire sur un site Web est un spam (par exemple, oui ou non). Les modèles à classification multi-classes peuvent être utilisés pour prédire l'emplacement vers lequel une demande d'assistance client doit être envoyée (par exemple, « Facturation », « Assistance technique » ou « Statut de la commande »). Les modèles à régression peuvent être utilisés pour prédire le nombre de jours avant la prochaine interaction d'un client avec une application ou un service.

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La qualité de vos modèles d'apprentissage-machine dépend de la qualité des données d'entrée et de la manière dont les données sont transformées avant d'être intégrées à l'algorithme d'apprentissage-machine. Pour vous aider à exploiter au mieux vos données, Amazon Machine Learning fournit des implémentations des transformations de données d'apprentissage-machine courantes. Amazon Machine Learning suggèrera automatiquement des transformations pour vos données d'entrée, et vous pouvez facilement paramétrer les transformations qui sont appliquées aux attributs de vos données au moment de la formation du modèle.

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Une fois que vous créez vos modèles d'apprentissage-machine, Amazon Machine Learning fournit des API grâce auxquelles vous pouvez obtenir des prédictions, ce qui vous permet de concevoir facilement des applications intelligentes. Le service peut générer des milliards de prédictions grâce à l'API de prédiction par lots, ou délivrer des prédictions à un haut débit et avec une faible latence avec l'API en temps réel. L'API de prédiction par lots extrait un grand nombre d'enregistrements de données et génère des prédictions en une fois, tandis que l'API de prédiction en temps réel génère des prédictions de manière synchronisée et avec une faible latence.

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Amazon Machine Learning gère toute l'infrastructure et les flux de travail nécessaires pour exécuter et mettre à l'échelle la création de modèles d'apprentissage-machine et la génération de prédictions, ce qui vous permet de vous concentrer sur votre application. Vous pouvez créer autant de modèles que vous en avez besoin, et mettre à l'échelle le volume et le débit des prédictions générées par ces modèles sans avoir à vous soucier de la mise en service du matériel, de la distribution et de la mise à l'échelle de la charge de calcul, de la gestion des dépendances, ou de la surveillance et du dépannage de votre flotte d'apprentissage-machine.

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Avec Amazon Machine Learning, vous payez uniquement pour ce que vous utilisez, ce qui vous permet de passer facilement, et pour un faible coût, de quelques prédictions générées par jour à des centaines de prédictions par seconde. Vous êtes facturé en fonction d'un taux horaire pour le temps de calcul utilisé lors de la conception de modèles prédictifs, et selon un taux par prédiction pour les prédictions par lots et en temps réel. Pour les prédictions en temps réel, vous êtes également facturé en fonction de la quantité de mémoire nécessaire à chaque modèle.