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Types de modèles d'apprentissage-machine
Amazon ML prend en charge trois types de modèles d'apprentissage-machine : de classification binaire, de classification multiclasse et de régression. Le type de modèle que vous devez choisir dépend du type de cible que vous voulez prédire.
Modèle de classification binaire
Les modèles d'apprentissage-machine pour les problèmes de classification binaire prédisent un résultat binaire (une classe entre deux classes possibles). Pour former des modèles de classification binaire, Amazon ML utilise l'algorithme d'apprentissage standard de l'industrie, connu sous le nom de régression logistique.
Exemples de problèmes de classification binaire
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« Cet e-mail correspond-il à du courrier indésirable ou non ? »
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« Le client achètera-t-il ce produit ? »
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« Ce produit est-il un livre ou un animal de ferme ? »
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« Ce commentaire a-t-il été écrit par un client ou un robot ? »
Modèle de classification multiclasse
Les modèles d'apprentissage-machine pour les problèmes de classification multiclasse vous permettent de générer des prédictions pour plusieurs classes (prédire l'un d'au moins trois résultats). Pour former des modèles multiclasses, Amazon ML utilise l'algorithme d'apprentissage standard de l'industrie, connu sous le nom de régression logistique multinomiale.
Exemples de problèmes multiclasse
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« Ce produit est-il un livre, un film ou un vêtement ? »
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« Ce film est-il une comédie romantique, un documentaire ou un thriller ? »
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« Quelle catégorie de produits intéresse le plus ce client ? »
Modèle de régression
Les modèles d'apprentissage-machine pour les problèmes de régression prédisent une valeur numérique. Pour former les modèles de régression, Amazon ML utilise l'algorithme d'apprentissage standard de l'industrie, connu sous le nom de régression linéaire.
Exemples de problèmes de régression
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« Quelle sera la température à Seattle demain ? »
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« Pour ce produit, combien d'unités se vendra-t-il ? »
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« A quel prix cette maison se vendra-t-elle ? »
