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Amazon Machine Learning
開発者ガイド (Version 最新)

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。