구현 안내서 시작하기

6단계  |  30분

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Amazon Machine Learning(Amazon ML)에서는 예측 모델을 구축 및 교육하고 확장 가능한 클라우드 솔루션에서 애플리케이션을 호스팅할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 복잡한 ML 알고리즘과 기술을 배울 필요없이 Amazon ML의 시각화 도구와 마법사를 사용하여 새로운 기계 학습(ML) 모델을 생성하는 프로세스를 설명합니다. 이 프로젝트를 완료하기 위해서는 누구나 사용할 수 있는 샘플 고객 데이터를 다운로드하고 이를 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 소스를 생성합니다. 그리고 이 데이터 소스에서 ML 모델을 생성합니다. 여기에서 ML 모델의 성능을 평가 및 조정할 수 있습니다. 그런 다음 이 ML 모델을 사용하여 예측을 생성합니다.

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수행할 수 있는 작업:

Amazon S3에서 데이터 소스를 생성하여 고객에 대한 정보와 고객이 마케팅 활동에 어떻게 반응했는지에 대한 정보를 CSV 파일로 로드합니다.

해당 데이터 소스에서 기계 학습 모델을 구축합니다.

모델의 정확도를 측정하고 이에 따라 점수 임계값을 조정합니다.

이 모델을 사용하여 애플리케이션에서 사용할 수 있는 예측을 생성합니다. 본 프로젝트에서는 표적 마케팅 캠페인을 위한 잠재 고객을 파악할 수 있습니다.

시작하기 전에 필요한 항목:

AWS 계정: Amazon ML로 기계 학습 모델을 구축하려면 AWS 계정이 필요합니다. AWS에 가입하기.

기술 수준: 이 프로젝트를 완료하는 데 기계 학습 관련 경험은 필요하지 않습니다.

AWS 경험: 이 프로젝트를 완료하기 위해서는 Amazon S3에 대한 기본 지식이 권장되지만 필수 사항은 아닙니다.

월별 예상 요금:

제시된 단계를 따라 이 모델을 구축하는 데 드는 총비용은 0.79 USD가 될 것으로 예상됩니다. 서비스 및 관련 비용의 내역은 사용 서비스 및 비용을 참조하십시오.


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