Amazon Machine Learning – это управляемый сервис для построения моделей машинного обучения (ML) и создания прогнозов, который позволяет разрабатывать разнообразные масштабируемые интеллектуальные приложения. Amazon Machine Learning дает возможность использовать мощные технологии машинного обучения, не требуя при этом большого опыта работы с алгоритмами и методами машинного обучения.

Процесс построения моделей ML с помощью сервиса Amazon Machine Learning состоит из трех операций: анализ данных, обучение модели и оценка. В ходе анализа данных выполняется обработка и визуализация распределения ваших данных, а также предлагаются преобразования, оптимизирующие процесс обучения модели. В ходе обучения модели в преобразованных данных отыскиваются и фиксируются шаблоны прогнозирования. На последнем, необязательном этапе оценивается точность модели.

Amazon Machine Learning использует мощные алгоритмы машинного обучения совместно с интерактивными визуальными инструментами, чтобы позволить вам с легкостью создавать, оценивать и развертывать модели машинного обучения. Встроенные алгоритмы преобразования данных обеспечивают эффективное преобразование входных наборов данных для обеспечения максимального качества моделей прогнозирования. После того как модель создана, можно исследовать ее сильные и слабые стороны и настроить производительность в соответствии с бизнес-целями. Для этого в сервисе предусмотрена интуитивно понятная консоль оценки и точной настройки моделей.

Начать работу с Amazon Machine Learning

Создать бесплатный аккаунт

Получите доступ к уровню бесплатного пользования AWS на год, включая преимущества базовой поддержки: круглосуточное обслуживание клиентов (без праздников и выходных), форумы и многое другое.

Обратите внимание, что в настоящий момент сервис Amazon Machine Learning недоступен на уровне бесплатного пользования AWS.

200x200_social_machine-learning

Машинное обучение (ML) поможет вам улучшить качество бизнес-решений на основе использования данных, накопленных за прошлые периоды. Алгоритмы ML находят в данных шаблоны и на их основе создают модели прогнозирования. После этого вы сможете использовать модели для прогнозирования на основе будущих данных. Например, с помощью ML на основе поведения клиента в прошлом можно спрогнозировать, купит ли он определенный продукт, и использовать прогноз для отправки этому клиенту персонализированного рекламного электронного письма.


Benefit_Integration_Red

Amazon Machine Learning обеспечивает удобство работы с данными, уже хранящимися в облаке AWS. Для создания и использования моделей ML вы можете использовать наборы данных, сохраненные в файлах формата CSV в Amazon S3, или сделать запросы по Amazon Redshift или базам данных MySQL в Amazon RDS.

CodeDeploy_Benefit_Centralized_Control

Для создания точных моделей прогнозирования критически важным является наличие данных высокого качества, но на практике используемые наборы данных зачастую являются неполными или противоречивыми. Amazon Machine Learning предоставляет интерактивные диаграммы, помогающие визуализировать и анализировать входные данные, чтобы оценить содержимое и распределение этих данных, а также найти отсутствующие или неправильные атрибуты данных.

Щелкните, чтобы увеличить

Щелкните, чтобы увеличить

Screenshot_NumericAttributes
CodeCommit_Benefit_ExistingTools

Amazon Machine Learning обеспечивает простоту оценки качества работы вашей модели путем расчета принятых в отрасли метрик качества и обеспечения визуализации поведения моделей. Amazon Machine Learning также может помочь в тонкой настройке интерпретации прогнозов. Например, если ваша модель ML используется для классификации покупок как легитимных или мошеннических, Amazon Machine Learning поможет вам визуализировать прогнозируемые результаты и решить, как настроить прогнозирование, чтобы передавать вашему интеллектуальному приложению оптимальные результаты.

Щелкните, чтобы увеличить

Щелкните, чтобы увеличить

Щелкните, чтобы увеличить
Benefit_Server_LightBlue

Amazon Machine Learning предоставляет API для моделирования и управления, позволяющие создавать, проверять и удалять источники данных, модели и оценки. Это дает вам возможность автоматически создавать новые модели, как только станут доступны новые данные. Вы также можете использовать API для проверки предыдущих моделей, источников данных, оценок и пакетных прогнозов на предмет отслеживания и повторяемости.

Benefit_Innovate-Lightbulb_Yellow

Amazon Machine Learning использует масштабируемые и надежные реализации стандартных для отрасли алгоритмов ML. С помощью Amazon Machine Learning разработчики могут создавать модели, прогнозирующие значения бинарных атрибутов (бинарная классификация), категорийных атрибутов (многоклассная классификация) или числовых атрибутов (регрессия). Например, модель бинарной классификации можно использовать, чтобы спрогнозировать, является ли комментарий на веб-сайте спамом (два варианта – «да» и «нет»). Модель многоклассной классификации может использоваться для прогнозирования маршрутизации запроса на обслуживание клиента (например, «Оплата», «Техподдержка» или «Состояние заказа»). Модели регрессии могут использоваться для прогнозирования количества дней, остающихся до следующего взаимодействия клиента с приложением или сервисом.

Benefit_Process_Red

Качество ваших моделей машинного обучения зависит от качества исходных данных и от того, как данные преобразуются перед тем, как они будут использованы в алгоритме машинного обучения ML. Чтобы помочь вам извлечь максимум пользы из ваших данных, Amazon Machine Learning предоставляет реализации стандартных для ML способов преобразования данных. Amazon Machine Learning автоматически предложит способ преобразования ваших исходных данных, и во время обучения модели вы с легкостью сможете подобрать, какое преобразование следует применить к атрибутам ваших данных.

Benefit_Customize_Orange

После создания вашей модели машинного обучения вы можете воспользоваться предоставляемыми Amazon Machine Learning интерфейсами API для получения прогнозов, чтобы с легкостью создавать интеллектуальные приложения. Используя API пакетных прогнозов, можно генерировать миллиарды прогнозов, а с помощью API прогнозирования в режиме реального времени можно выполнять прогнозирование с высокой производительностью и низкой задержкой. API пакетных прогнозов извлекает большое количество записей данных и создает прогнозы единовременно, а API прогнозирования в режиме реального времени создает синхронные прогнозы с минимальной задержкой.

Benefit_Managed-Deployment_Green

Сервис Amazon Machine Learning управляет всей инфраструктурой и рабочими процессами, необходимыми для выполнения и масштабирования задач создания моделей ML и генерации прогнозов, давая вам возможность полностью сосредоточиться на ваших приложениях. Вы можете создать столько моделей, сколько вам нужно, и масштабировать количество и скорость создания прогнозов, генерируемых этими моделями. При этом вам не придется заниматься проблемами обеспечения аппаратными средствами, распределения и масштабирования вычислительных нагрузок, управления зависимостями или мониторинга и поиска неисправностей в вашем парке ML.

Benefit_Cost_Blue

Пользуясь сервисом Amazon Machine Learning, вы платите только за то, что используете, при этом масштабирование задач в диапазоне от нескольких прогнозов в день до сотен в секунду выполняется просто и экономично. С вас взимается почасовая оплата за время вычислений, использованное для создания моделей прогнозирования, и оплата за каждый прогноз как при пакетном прогнозировании, так и при прогнозировании в режиме реального времени. Вы также оплачиваете прогнозы в режиме реального времени в зависимости от объема памяти, который требуется для каждой модели.