依照實作指南開始使用

6 個步驟  |  30 分鐘

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使用 Amazon Machine Learning (Amazon ML),您可建立和訓練預測模型,並在可擴展的雲端解決方案中託管您的應用程式。在這個專案中,您將使用 Amazon ML 的視覺化工具和精靈,引導您執行建立新的機器學習 (ML) 模型的步驟,不用學習複雜的 ML 演算法和技術。要完成此專案,您要下載免費提供的範例客戶資料,並將資料上傳到 Amazon S3 儲存貯體以建立資料來源。然後您從該資料來源建立一個 ML 模型,在其中可評估和調整 ML 模型的效能,然後使用它來產生預測。

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依照實作指南開始使用

您可以完成哪些工作:

Amazon S3 建立資料來源,載入 CSV 檔案格式的客戶資訊,以及客戶對於行銷通訊的回應資訊。

從資料來源建立機器學習模型

測量模型的準確性並據此調整分數閾值。

使用模型產生預測,運用在應用程式中。在這個專案中,您可識別具有目標性的行銷活動的潛在客戶。

開始之前您需要準備什麼:

AWS 帳戶:您需要有 AWS 帳戶才能開始使用 Amazon ML 建立機器學習模型。 註冊使用 AWS

技能層級:完成此專案不需要機器學習方面的經驗。

AWS 經驗:完成此專案建議具備 Amazon S3 的基本知識,但並非必要。

每月帳單估算:

建立此模型的總成本 (按照提供的步驟操作) 預估為 0.79 USD。若要查看使用的服務明細及相關的成本,請參閱使用的服務和成本


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