구현 안내서 시작하기

6단계  |  30분

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Amazon Machine Learning(Amazon ML)에서는 예측 모델을 구축하고 훈련하며, 확장 가능한 클라우드 솔루션에서 애플리케이션을 호스팅할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 복잡한 ML 알고리즘과 기술을 배우지 않고도, Amazon ML의 시각화 도구와 마법사를 사용하여 새로운 ML(기계 학습) 모델을 생성하는 프로세스를 안내합니다. 이 프로젝트를 완료하려면 무료로 제공되는 샘플 고객 데이터를 다운로드하고 이를 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 소스를 생성합니다. 그런 다음, 이 데이터 소스에서 ML 모델을 생성합니다. 그러면 여기에서 ML 모델의 성능을 평가 및 조정한 후, 이 ML 모델을 사용하여 예측을 생성할 수 있습니다.

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구현 안내서 시작하기

수행 항목:

Amazon S3에서 데이터 소스를 생성하여 고객 정보 및 마케팅 활동에 대한 고객 반응 관련 정보를 CSV 파일로 로드합니다.

해당 데이터 소스에서 기계 학습 모델을 구축합니다.

모델의 정확도를 측정하고 이에 따라 점수 임계값을 조정합니다.

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

시작하기 전에 필요한 조건:

AWS 계정: Amazon ML에서 기계 학습 모델을 구축하기 시작하려면 AWS 계정이 필요합니다. AWS에 가입합니다.

기술 수준: 이 프로젝트를 완료하기 위해 기계 학습 관련 경험은 필요하지 않습니다.

AWS 경험: 이 프로젝트를 완료하기 위해 Amazon S3에 대한 기본 지식은 권장되지만, 필수 사항은 아닙니다.

월별 예상 요금:

제공된 단계에 따라 이 모델을 구축하는 데 드는 총 비용은 약 0.79 USD입니다. 사용 서비스 및 관련 비용의 내역은 사용 서비스 및 비용을 참조하십시오.


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