Lösen von wirtschaftlichen Problemen mit Amazon Machine Learning

Mit Amazon Machine Learning können Sie maschinelles Lernen auf Probleme anwenden, für die Sie bereits Beispiele mit tatsächlichen Antworten haben. Wenn Sie beispielsweise Amazon Machine Learning verwenden möchten, um vorherzusagen, ob eine E-Mail Spam ist, müssen Sie E-Mail-Beispiele sammeln, die korrekt als Spam-Nachrichten oder kein Spam gekennzeichnet sind. Sie können dann diese E-Mail-Beispiele für das maschinelle Lernen nutzen, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich eine neue E-Mail Spam ist oder nicht. Dieser Ansatz zum Lernen aus Daten, die mit der tatsächlichen Antwort markiert sind, wird als überwachtes maschinelles Lernen bezeichnet.

Sie können den überwachten ML-Ansatz für folgende spezifischen Machine Learning-Aufgaben verwenden: binäre Klassifizierung (Vorhersage von einem aus zwei möglichen Ergebnissen), Mehrklassen-Klassifizierung (Vorhersage von einem aus mehr als zwei Ergebnissen) und Regression (Vorhersage eines numerischen Werts).

Beispiele für binäre Klassifizierungsprobleme:

• Wird der Kunde das Produkt kaufen oder nicht?

• Ist diese E-Mail Spam oder nicht?

• Ist Ihr Produkt ein Buch oder ein Nutztier?

• Wurde diese Bewertung von einem Kunden oder einer Maschine geschrieben?

Beispiele für Mehrklassen-Klassifizierungsprobleme:

• Ist das Produkt ein Buch, ein Film oder Kleidung?

• Ist dieser Film ein Liebeskomödie, eine Dokumentation oder ein Thriller?

• Welche Kategorie von Produkten für diesen Kunden am interessantesten?

Beispiele für Regressions-Klassifizierungsprobleme:

• Wie wird die Temperatur in Seattle morgen sein?

• Wie viele Einheiten dieses Produkts werden wir verkaufen?

• Wie viele Tage dauert es, bis der Kunde die Anwendung nicht mehr verwendet?

• Für welchen Preis wird dieses Haus verkauft?