ML 모델 유형

Amazon ML은 바이너리 분류, 멀티클래스 분류 및 회귀라는 세 가지 유형의 ML 모델을 지원합니다. 선택해야 하는 모델 유형은 예측하려는 대상의 유형에 따라 달라집니다.

바이너리 분류 모델

바이너리 분류 문제에 대한 ML 모델은 이진 결과(가능한 두 클래스 중 하나)를 예측합니다. Amazon ML은 바이너리 분류 모델을 학습시키기 위해 로지스틱 회귀라는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

바이너리 분류 문제의 예

• “이 이메일은 스팸인가요, 아니면 스팸이 아닌가요?”

• “고객이 이 제품을 구매할까요?”

• “이 제품은 책인가요 아니면 가축인가요?”

• “이 리뷰는 고객이 작성했나요, 아니면 로봇이 작성했나요?”

멀티클래스 분류 모델

멀티클래스 분류 문제에 대한 ML 모델을 사용하면 여러 클래스에 대한 예측(둘 이상의 결과 중 하나 예측)을 생성할 수 있습니다. 멀티클래스 모델을 학습시키기 위해 Amazon ML은 다항 로지스틱 회귀라는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

멀티클래스 문제의 예

• 예: “이 제품은 책인가요, 영화인가요, 의류인가요?”

• “이 영화는 로맨틱 코미디인가요, 다큐멘터리인가요, 스릴러인가요?”

• “이 고객이 가장 관심을 갖고 있는 제품 범주는 무엇인가요?”

회귀 모델

회귀 문제에 대한 ML 모델은 숫자 값을 예측합니다. 회귀 모델을 학습시키기 위해 Amazon ML은 선형 회귀라고 하는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

회귀 문제의 예

• “내일 시애틀의 기온은 어떻게 될까요?”

• “이 제품의 경우 몇 대가 판매될 예정인가요?”

• “이 집은 어떤 가격에 팔릴까요?”