Amazon Machine Learning è un servizio gestito per la creazione di modelli ML e la generazione di stime che consente lo sviluppo di solide applicazioni intelligenti e scalabili. Amazon Machine Learning ti permette di utilizzare la potente tecnologia di Machine Learning senza dover possedere competenze estese in materia di tecniche e algoritmi correlati.

Il processo di creazione dei modelli ML con Amazon Machine Learning è costituito da tre operazioni: analisi dei dati, training dei modelli e valutazione. La fase di analisi dei dati calcola e visualizza la distribuzione dei dati e suggerisce le trasformazioni in grado di ottimizzare il processo di training dei modelli. La fase di training dei modelli individua e memorizza gli schemi predittivi che ricorrono all'interno dei dati trasformati. Nella fase finale facoltativa il modello viene valutato per determinarne l'accuratezza.

Amazon Machine Learning combina potenti algoritmi di Machine Learning con strumenti visivi interattivi per supportarti durante la creazione, la valutazione e la distribuzione di modelli di Machine Learning in tutta semplicità. Le trasformazioni dei dati integrate garantiscono che i set di dati immessi possano essere trasformati in modo uniforme per ottimizzare la qualità predittiva del modello. Una volta creato il modello, l'intuitiva console di valutazione e ottimizzazione dei modelli utilizzata dal servizio ti aiuta a individuarne punti di forza e di debolezza e di modificarne le prestazioni in base agli obiettivi aziendali.

Inizia a usare Amazon Machine Learning

Crea un account gratuito

Ricevi dodici mesi di accesso al piano gratuito di AWS e sfrutta le funzionalità di supporto di base di AWS, inclusi l'assistenza clienti 24x7x365, i forum di supporto e molto altro.

Amazon Machine Learning non è attualmente disponibile nel piano gratuito di AWS.

200x200_social_machine-learning

Machine Learning (ML) può aiutarti a utilizzare i dati cronologici per adottare decisioni aziendali migliori. Gli algoritmi ML individuano gli schemi ricorrenti nei dati e creano modelli predittivi utilizzando tali schemi. Quindi, puoi utilizzare i modelli per generare stime sui dati futuri. Una possibile applicazione di ML, ad esempio, potrebbe consistere nello stimare se un cliente acquisterà o meno un determinato prodotto in base a un comportamento precedente e utilizzare questa stima per inviare a tale cliente un messaggio e-mail promozionale personalizzato.


Benefit_Integration_Red

Amazon Machine Learning semplifica l'utilizzo dei dati già archiviati nel cloud AWS. Puoi utilizzare set di dati già archiviati come file CSV in Amazon S3 oppure eseguire una query su Amazon Redshift o sui database MySQL in Amazon RDS per creare e utilizzare i modelli ML.

CodeDeploy_Benefit_Centralized_Control

Benché dati di qualità elevata siano un elemento critico per la creazione di modelli predittivi accurati, i set di dati reali sono in genere incompleti e non coerenti. Amazon Machine Learning offre grafici interattivi che ti aiutano a visualizzare ed esplorare i set di dati di input per comprendere il contenuto e la distribuzione dei dati e individuare attributi di dati mancanti o non corretti.

Fai clic per ingrandire

Fai clic per ingrandire

Screenshot_NumericAttributes
CodeCommit_Benefit_ExistingTools

Amazon Machine Learning semplifica la comprensione delle prestazioni del tuo modello definendo parametri di qualità standard del settore e offrendo strumenti di visualizzazione del comportamento dei modelli. Amazon Machine Learning può anche aiutarti a ottimizzare l'interpretazione delle stime. Ad esempio, se il modello ML viene utilizzato per classificare gli acquisti come legittimi o fraudolenti, Amazon Machine Learning ti aiuta a visualizzare i risultati delle stime e a stabilire come modificare le stime in modo da fornire risultati ottimali per la tua applicazione intelligente.

Fai clic per ingrandire

Fai clic per ingrandire

Fai clic per ingrandire
Benefit_Server_LightBlue

Amazon Machine Learning offre alcune API per la modellazione e la gestione che ti permettono di creare, esaminare ed eliminare origini dati, modelli e valutazioni. In questo modo puoi automatizzare la creazione di nuovi modelli quando si rendono disponibili nuovi dati. Puoi anche utilizzare le API per esaminare modelli, origini dati e stime in batch precedenti per scopi di monitoraggio e ripetibilità.

Benefit_Innovate-Lightbulb_Yellow

Amazon Machine Learning utilizza implementazioni solide e scalabili di algoritmi ML standard del settore. Con Amazon Machine Learning gli sviluppatori possono creare modelli in grado di stimare valori di attributi binari (classificazione binaria), attributi categorici (classificazione multiclasse) o attributi numerici (regressione). Un modello di classificazione binaria, ad esempio, può essere utilizzato per stimare se il commento di un sito Web è spam (ad esempio, sì o no). I modelli di classificazione multiclasse possono essere utilizzati per stimare l'area alla quale instradare una richiesta al servizio clienti (ad esempio, "Fatturazione", "Supporto tecnico" o "Stato dell'ordine"). I modelli di regressione possono essere utilizzati per stimare il numero di giorni prima della successiva interazione di un cliente con un'applicazione o un servizio.

Benefit_Process_Red

La qualità dei tuoi modelli di Machine Learning dipende dalla qualità dei dati di input e dal modo in cui vengono trasformati prima di essere immessi nell'algoritmo ML. Per ottenere il massimo dai dati, Amazon Machine Learning offre implementazioni di trasformazioni dei dati ML comuni. Amazon Machine Learning suggerisce automaticamente le trasformazioni dei dati per i tuoi dati di input e ti permette di modificare in tutta semplicità le trasformazioni applicate agli attributi nei dati in fase di training dei modelli.

Benefit_Customize_Orange

Dopo aver creato i tuoi modelli di Machine Learning, Amazon Machine Learning offre alcune API per ottenere stime dai modelli, permettendoti di creare facilmente applicazioni intelligenti. Il servizio può generare miliardi di stime utilizzando l'API per le stime in batch oppure rendere disponibili le stime a un throughput elevato e a bassa latenza con l'API per le stime in tempo reale. L'API per le stime in batch recupera un numero elevato di record di dati e genera tutte le stime simultaneamente, mentre l'API per le stime in tempo reale genera le stime in modo sincrono e a bassa latenza.

Benefit_Managed-Deployment_Green

Amazon Machine Learning gestisce tutti i flussi di lavoro e l'infrastruttura necessari per eseguire e dimensionare la creazione di modelli ML e la generazione di stime, permettendoti di concentrarti sulla tua applicazione. Puoi creare tutti i modelli necessari e dimensionare il volume e il throughput delle stime generate da questi modelli senza doverti preoccupare del provisioning dell'hardware, della distribuzione e del dimensionamento del carico computazionale, della gestione delle dipendenze o del monitoraggio e della risoluzione dei problemi del parco istanze ML.

Benefit_Cost_Blue

Con Amazon Machine Learning puoi pagare solo in base alle risorse utilizzate, per un dimensionamento semplice e conveniente dalla generazione di poche stime al giorno a centinaia di stime al secondo. Ti verranno addebitate una tariffa oraria per il tempo di calcolo utilizzato per creare modelli predittivi e una tariffa per ogni stima per le stime in batch e per quelle in tempo reale. Ti verranno inoltre addebitate le stime in tempo reale in base alla quantità di memoria necessaria per ogni modello.