O Amazon Machine Learning é um serviço gerenciado para a criação de modelos de ML e geração de previsões, possibilitando o desenvolvimento de aplicações inteligentes robustas e escaláveis. O Amazon Machine Learning permite usar a poderosa tecnologia de aprendizagem de máquina sem exigir uma ampla experiência em algoritmos e técnicas de armazenamento de máquina.

O processo de criação de modelos de ML com o Amazon Machine Learning consiste em três operações: análise de dados, treinamento de modelos e avaliação. A etapa de análise de dados calcula e visualiza a distribuição de dados e sugere transformações que otimizam o processo de treinamento de modelos. A etapa de treinamento de modelos encontra e armazena padrões preditivos nos dados transformados. Na etapa final (opcional), a precisão do modelo é avaliada.

O Amazon Machine Learning combina algoritmos poderosos de aprendizagem de máquina com ferramentas visuais interativas para mostrar como criar, avaliar e implantar facilmente modelos de aprendizagem de máquina. As transformações de dados incorporadas asseguram que os conjuntos de dados de entrada sejam transformados de forma transparente para maximizar a qualidade preditiva do modelo. Após a criação do modelo, a avaliação intuitiva de modelos e o console de ajustes do serviço ajudam a entender os pontos fortes e fracos e a ajustar o desempenho para cumprir metas empresariais.

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Note que o Amazon Machine Learning não está disponível no momento no nível gratuito da AWS.

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A aprendizagem de máquina (ML) pode ajudar a usar dados históricos para tomar melhores decisões de negócios. Os algoritmos de ML descobrem padrões nos dados e criam modelos preditivos usando esses padrões. Esses modelos podem ser usados para fazer previsões com base em dados futuros. Por exemplo, uma possível aplicação de ML seria prever se um cliente comprará um determinado produto com base no comportamento passado e usar essa previsão para enviar um e-mail promocional personalizado a esse cliente.


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O Amazon Machine Learning facilita o trabalho com dados já armazenados na Nuvem AWS. Você pode usar conjuntos de dados armazenados como arquivos CSV no Amazon S3 ou consultar bancos de dados do Amazon Redshift ou MySQL no Amazon RDS para criar e usar modelos de ML.

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Dados de alta qualidade são essenciais para a criação de modelos preditivos precisos, mas os conjuntos de dados do mundo real frequentemente são incompletos ou inconsistentes. O Amazon Machine Learning oferece tabelas interativas para ajudar a visualizar e explorar os conjuntos de dados de entrada, compreender o conteúdo e a distribuição dos dados e detectar atributos de dados faltantes ou incorretos.

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O Amazon Machine Learning facilita a compreensão do desempenho do modelo, calculando métricas de qualidade padrão do setor e oferecendo visualizações do comportamento dos modelos. O Amazon Machine Learning também pode ajudar a ajustar a interpretação das previsões. Por exemplo, se o modelo de ML é usado para classificar compras como legítimas ou fraudulentas, o Amazon Machine Learning ajuda a visualizar os resultados das previsões e a decidir como ajustá-las para fornecer os resultados ideais para suas aplicações inteligentes.

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O Amazon Machine Learning fornece APIs para modelagem e gerenciamento que permite criar, analisar e excluir origens de dados, modelos e avaliações. Isso permite automatizar a criação de novos modelos quando novos dados são disponibilizados. Além disso, é possível usar as APIs para inspecionar modelos, origens de dados, avaliações e previsões em lote anteriores para controle e repetição.

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O Amazon Machine Learning usa implementações escaláveis e robustas de algoritmos de ML padrão do setor. Com o Amazon Machine Learning, os desenvolvedores podem criar modelos para previsão de atributos binários (classificação binária), atributos de categoria (classificação multiclasse) ou atributos numéricos (regressão). Por exemplo, um modelo de classificação binária pode ser usado para prever se um comentário do site é spam (ou seja, sim ou não). Os modelos de classificação multiclasse podem ser usados para prever o encaminhamento de uma solicitação de atendimento ao cliente (por exemplo, "Cobrança", "Suporte técnico" ou "Status do pedido"). Os modelos de regressão podem ser usados para prever o número de dias antes da próxima interação de um cliente com uma aplicação ou um serviço.

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A qualidade dos modelos de aprendizagem de máquina depende da qualidade dos dados de entrada e da forma como os dados são transformados antes de serem passados ao algoritmo de ML. Para ajudá-lo a obter o máximo de seus dados, o Amazon Machine Learning fornece implementações de transformações comuns de dados de ML. O Amazon Machine Learning sugere automaticamente transformações de dados para os dados de entrada. Você pode facilmente ajustar quais transformações são aplicadas aos atributos dos dados no momento do treinamento do modelo.

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Após a criação dos modelos de aprendizagem de máquina, o Amazon Machine Learning oferece APIs para obter previsões desses modelos, permitindo criar facilmente aplicações inteligentes. É possível gerar bilhões de previsões usando a API de previsão em lote ou fornecer previsões com alta taxa de transferência e baixa latência com a API de previsões em tempo real. A API de previsões em lote recupera um grande número de registros de dados e gera previsões simultaneamente, ao passo que a API de previsão em tempo real gera previsões com sincronia e baixa latência.

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O Amazon Machine Learning gerencia toda a infraestrutura e os fluxos de trabalho necessários para executar e alterar a escala da criação de modelos e da geração de previsões de ML, possibilitando que você se concentre na aplicação. Você pode criar tantos modelos quanto quiser e alterar a escala do volume e da taxa de transferência das previsões geradas pelos modelos sem se preocupar com o provisionamento de hardware, com a distribuição e a escalabilidade da carga de computação, com o gerenciamento de dependências ou com o monitoramento e a solução de problemas da frota de ML.

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Com o Amazon Machine Learning, você paga apenas pelo que usa, facilitando a escalabilidade da geração econômica de algumas previsões por dia até centenas de previsões por segundo. É cobrada uma taxa horária pelo tempo de computação usado para criar os modelos preditivos e uma taxa por previsão para previsões em lote e em tempo real. Além disso, as previsões em tempo real são cobradas de acordo com a quantidade de memória necessária para cada modelo.