Amazon Machine Learning (Amazon ML) を使用すると、予測モデルの構築とトレーニングを実施して、スケーラブルなクラウドソリューションでアプリケーションをホストできます。このプロジェクトでは、Amazon ML の可視化ツールとウィザードを使用して、新しい機械学習モデル (ML) の作成プロセスを実行できます。複雑な ML のアルゴリズムとテクノロジーを学ぶ必要はありません。このプロジェクトを完了するために、無料で利用できるサンプルの顧客データをダウンロードして、Amazon S3 バケットにデータをアップロードしてデータソースを作成します。次に、このデータソースから ML モデルを作成し、ML モデルのパフォーマンスの評価と調整を行います。それから、そのモデルを予測の生成に使用します。
以下のような内容を実行します。
Amazon S3 からデータソースを作成して、顧客についての情報と、顧客がマーケティングコミュニケーションに反応した方法についての情報を含む CSV ファイルをロードする。
データソースから機械学習モデルを構築する。
モデルの正確性を評価し、スコアのしきい値を適宜調整する。
モデルを使用して予測を生成し、アプリケーションで使用できるようにする。このプロジェクトでは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの見込み顧客を特定できます。
開始する前に以下の準備が必要です。
AWS アカウント: Amazon ML を使用して機械学習モデルの構築を開始するには AWS アカウントが必要です。 AWS にサインアップする。
スキルレベル: ここのプロジェクトを完了するにあたり、事前の機械学習の経験は不要です。
AWS の使用経験: このプロジェクトを完了するために、Amazon S3 の基本的な知識が推奨されますが、必須ではありません。
月請求額の見積もり:
これらの手順に従うと、このモデルを構築するために必要な合計コストの見積もりは 0.79 USD です。使用するサービスとそのコストの詳細な分析については、使用するサービスとコストを参照してください。
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エンドツーエンドの高度なアプリケーションを AWS クラウドで構築する方法を学習できるオンデマンドウェビナーにサインアップしてください。
AWS の利用を開始するためにさらにリソースが必要ですか。詳細は開始方法についてのリソースセンターをご覧ください。
