Amazon Machine Learning 是一項用於建置機器學習模型並產生預測結果的受管服務,可協助開發穩定且可擴展的智慧應用程式。Amazon Machine Learning 讓您使用功能強大的機器學習技術,無需在機器學習演算法和技術領域擁有深厚的背景。

使用 Amazon Machine Learning 建置機器學習模型的流程包括三項操作:資料分析、模型訓練和評估。資料分析步驟會對資料的分發進行運算並以視覺化方式呈現,同時向您建議可以優化模型訓練流程的轉換方法。模型訓練步驟會在轉換後的資料中尋找並儲存預測模式。在可選的最終步驟中,會對模型進行準確性評估。

Amazon Machine Learning 結合了強大的機器學習演算法和互動式視覺化工具,帶領您輕鬆建立、評估和部署機器學習模型。其內建的資料轉換功能可以確保輸入的資料集能夠順暢地轉換,以將模型的預測品質發揮到極致。模型建置完成後,服務的直覺易懂模型評估和可微調的主控台可協助您了解其優點和缺點,然後隨之調整效能以符合業務目標。

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機器學習 (ML) 可以協助您使用歷史資料做出更明智的業務決策。機器學習演算法可以找出資料中的模式,並利用這些模式,建構預測模型。然後您可以使用這些模型對未來的資料進行預測。例如,機器學習可以根據客戶的過往行為來預測客戶是否會購買特定的商品,並使用預測結果向該客戶傳送個人化的促銷電子郵件。


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Amazon Machine Learning 可讓您輕鬆處理存放在 AWS 雲端中的資料。您可以使用以 CSV 檔案格式儲存在 Amazon S3 中的資料集,或是向 Amazon RedshiftAmazon RDS 中的 MySQL 資料庫發出查詢,以建立和使用機器學習模型。

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高品質的資料是建置準確預測模型的關鍵,但是實際產生的資料集經常不完整或是不一致。Amazon Machine Learning 提供互動式的圖表,協助您以視覺化的方式呈現輸入的資料集並對其進行探索,以了解資料內容和分發情況,及發現遺漏或錯誤的資料屬性。

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Amazon Machine Learning 透過計算產業標準的品質指標並提供視覺化的模型行為,讓您更容易了解模型的效能。Amazon Machine Learning 還可以協助您微調對預測結果的解釋。例如,如果您的機器學習模型是用於將購買行為分類為合法或詐騙,Amazon Machine Learning 可為您呈現視覺化的預測結果,並決定如何針對智慧應用程式調整預測以提供最佳的結果。

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Amazon Machine Learning 提供用於模組化和管理的 API,可讓您建立、檢閱,以及刪除資料來源、模型和評估結果。這讓您能夠在新資料出現後,自動建立新模型。您還可以使用 API 來檢查之前的模型、資料來源、評估結果和批次預測結果,以進行追蹤並了解重複性。

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Amazon Machine Learning 使用的產業標準機器學習演算法實作具有穩定且可擴展的特點。使用 Amazon Machine Learning,開發人員可以建立各種模型,預測二進位屬性 (二進位分類)、類別屬性 (多級分類) 或數字屬性 (回歸) 等項目的值。例如,一個二進位分類模型可用於預測網站的評論是否是垃圾內容 (例如,是或不是)。多級分類模型可用於預測應該將客戶服務請求路由傳送到何處 (例如,「帳單」、「技術支援」或「訂單狀態」)。回歸模型可用於預測客戶與應用程式或服務下次發生互動關係之前的天數。

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機器學習模型的品質取決於輸入資料的品質以及資料在輸入機器學習演算法之前的轉換情況。為協助您充分利用資料,Amazon Machine Learning 提供常見的機器學習資料轉換實作。Amazon Machine Learning 會針對您輸入的資料自動建議資料轉換,您也可以在模型訓練時,輕鬆調整套用於資料中屬性的轉換結果。

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當您建立機器學習模型後,Amazon Machine Learning 提供的 API 可以從模型中獲得預測結果,讓您輕鬆建置智慧應用程式。它可使用批次預測 API 產生數十億則預測結果,或者透過即時 API 以極高的輸送量和極低的延遲提供預測結果。批次預測 API 一次便可擷取大量資料記錄並產生預測結果,而即時預測 API 則可以用極低的延遲同步產生預測結果。

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Amazon Machine Learning 會管理執行和擴展機器學習模型建立和預測產生所需的全部基礎設施和工作流程,讓您能夠集中精力處理應用程式。您可以視需要建立任意數量的模型,再對這些模型產生的預測數量和輸送量進行擴展,而不必為硬體的佈建、運算負載的分配與擴展、相依性管理、或機器學習叢集的監控和故障排除而操心。

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使用 Amazon Machine Learning,您只需要為實際的使用量付費,這讓從每天幾則預測結果擴展到每秒上千則預測結果變得輕鬆,而且符合成本效益。您必須依建置預測模式所需的運算時間按照小時費率付費,而對於批次預測和即時預測則根據每個預測結果的費率進行計費。即時預測的收費還要根據每個模型所需的記憶體量來計算。