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Transformations d'entités à l'aide de recettes de données

Mode de mise au point
Transformations d'entités à l'aide de recettes de données - Amazon Machine Learning

Nous ne mettons plus à jour le service Amazon Machine Learning et n'acceptons plus de nouveaux utilisateurs pour celui-ci. Cette documentation est disponible pour les utilisateurs existants, mais nous ne la mettons plus à jour. Pour plus d'informations, consultez Qu'est-ce qu'Amazon Machine Learning ?

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Il existe deux façons de transformer des entités avant de créer des modèles d'apprentissage-machine à l'aide d'Amazon ML : vous pouvez transformer vos données d'entrée directement avant de les montrer à Amazon ML, ou vous pouvez utiliser les transformations de données intégrées d'Amazon ML. Vous pouvez utiliser les recettes Amazon ML, qui sont des instructions préformatées pour les transformations courantes. Les recettes vous permettent d'effectuer les actions suivantes :

  • Choisir des transformations dans une liste de transformations d'apprentissage-machine courantes intégrées, et les appliquer à des variables individuelles ou à des groupes de variables

  • Sélectionner les transformations et les variables d'entrée à mettre à la disposition du processus d'apprentissage-machine

L'utilisation des recettes Amazon ML offre plusieurs avantages. Amazon ML effectue les transformations de données pour vous, de sorte que vous n'avez pas besoin de les mettre en œuvre vous-même. En outre, les transformations sont rapides, car Amazon ML les applique lors de la lecture des données d'entrée, et fournit les résultats au processus d'apprentissage sans l'étape intermédiaire d'enregistrement de ces résultats sur le disque.

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