Memecahkan Masalah Bisnis dengan Amazon Machine Learning

Anda dapat menggunakan Amazon Machine Learning untuk menerapkan machine learning ke masalah yang Anda miliki contoh jawaban aktual yang ada. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan Amazon Machine Learning untuk memprediksi apakah email adalah spam, Anda harus mengumpulkan contoh email yang diberi label dengan benar sebagai spam atau bukan spam. Anda kemudian dapat menggunakan machine learning untuk menggeneralisasi dari contoh email ini untuk memprediksi seberapa mungkin email baru spam atau tidak. Pendekatan pembelajaran dari data yang telah diberi label dengan jawaban sebenarnya dikenal sebagai pembelajaran mesin yang diawasi.

Anda dapat menggunakan pendekatan ML yang diawasi untuk tugas pembelajaran mesin spesifik ini: klasifikasi biner (memprediksi salah satu dari dua hasil yang mungkin), klasifikasi multiclass (memprediksi salah satu dari lebih dari dua hasil) dan regresi (memprediksi nilai numerik).

Contoh masalah klasifikasi biner:

• Akankah pelanggan membeli produk ini atau tidak membeli produk ini?

• Apakah email ini spam atau bukan spam?

• Apakah produk ini buku atau hewan ternak?

• Apakah ulasan ini ditulis oleh pelanggan atau robot?

Contoh masalah klasifikasi multiclass:

• Apakah produk ini buku, film, atau pakaian?

• Apakah film ini komedi romantis, dokumenter, atau film thriller?

• Kategori produk mana yang paling menarik bagi pelanggan ini?

Contoh masalah klasifikasi regresi:

• Apa yang akan suhu di Seattle besok?

• Untuk produk ini, berapa banyak unit yang akan menjual?

• Berapa hari sebelum pelanggan ini berhenti menggunakan aplikasi?

• Berapa harga rumah ini akan menjual?