Tutorial: Utilización de Amazon ML para predecir respuestas a una oferta de marketing

Con Amazon Machine Learning (Amazon ML), puede crear y entrenar modelos predictivos y alojar sus aplicaciones en una solución escalable en la nube. En este tutorial le mostramos cómo utilizar la consola de Amazon ML para crear una fuente de datos, crear un modelo de machine learning (ML) y utilizar el modelo para generar predicciones que podrá utilizar en sus aplicaciones.

Nuestro ejercicio de muestra ilustra cómo identificar posibles clientes para una campaña de marketing dirigida, pero puede aplicar los mismos principios para crear y utilizar una gran variedad de modelos de ML. Para completar el ejercicio de muestra, utilizará conjuntos de datos de banca y marketing disponibles públicamente que provienen de University of California at Irvine (UCI) Machine Learning Repository. Estos conjuntos de datos contienen información general acerca de los clientes, así como información sobre cómo respondieron a contactos de marketing anteriores. Utilizará estos datos para identificar qué clientes es más probable que se suscriban a su producto nuevo y un depósito de banco de términos, también conocido como certificado de depósito (CD).

aviso

Este tutorial no está incluido en la capa gratuita de AWS. Para obtener más información sobre los precios de Amazon ML, consulte Precios de Amazon Machine Learning.

Requisito previo

Para realizar el tutorial, necesita disponer de una cuenta de AWS. Si no dispone de una cuenta de AWS, consulte Setting Up Amazon Machine Learning.

Pasos

• Paso 1: prepare los datos

• Paso 2: cree una fuente de datos de entrenamiento

• Paso 3: Crear una modelo de ML

• Paso 4: Revisar el desempeño predictivo del modelo de ML y establecer un umbral de puntuación

• Paso 5: Uso del modelo de ML para generar predicciones

• Paso 6: Eliminación