ML モデルのトレーニング - Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning サービスの更新や新規ユーザーの受け入れは終了しました。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「」を参照してください。Amazon Machine Learning

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

ML モデルのトレーニング

ML モデルのトレーニングプロセスには、ML アルゴリズム (つまり、学習アルゴリズム) を学習のためのトレーニングデータと共に提供することが含まれます。ML モデル とは、モデルトレーニングプロセスで作成されたモデルアーティファクトを指します。

トレーニングデータには正しい答えが含まれている必要があります。これは、ターゲットまたはターゲット属性として知られています。学習アルゴリズムは入力データ属性をターゲット (予測したい答え) にマッピングするトレーニングデータのパターンを検出し、これらのパターンをキャプチャする ML モデルを出力します。

ML モデルを使用すると、ターゲットがわからない新しいデータでターゲットを予測できます。たとえば、E メールがスパムかどうかを予測する ML モデルをトレーニングすると仮定します。Amazon ML に、ターゲット (E メールがスパムであるかどうかを示すラベル) がわかっている E メールのトレーニングデータを提供します。Amazon ML はこのデータを使用して ML モデルをトレーニングし、新しい E メールがスパムかどうかを予測するモデルになります。

ML モデルと ML アルゴリズムに関する一般的な情報については、「機械学習の概念」を参照してください。