Etapa 3: criar um modelo de ML - Amazon Machine Learning

Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte O que é o Amazon Machine Learning.

Etapa 3: criar um modelo de ML

Depois de criar a fonte de dados de treinamento, você pode usá-la para criar um modelo de ML, treinar o modelo e depois avaliar os resultados. O modelo de ML é um conjunto de padrões que o Amazon ML encontra nos dados durante o treinamento. Você usa o modelo para criar previsões.

Para criar um modelo de ML

  1. Como o assistente Comece a usar cria uma fonte de dados de treinamento e um modelo, o Amazon Machine Learning (Amazon ML) usa automaticamente a fonte de dados de treinamento que você acabou de criar e leva você diretamente para a página Configurações do modelo de ML. Na página ML model settings (Configurações do modelo de ML), em ML model name (Nome do modelo de ML), verifique se o padrão, ML model: Banking Data 1, é exibido.

    Usar um nome amigável, como o padrão, ajuda você a identificar e gerenciar facilmente o modelo de ML.

  2. Em Training and evaluation settings (Configurações de treinamento e avaliação), verifique se Default (Padrão) está selecionado.

    Select training and evaluation settings interface with Default option selected.

  3. Em Name this evaluation (Nomear esta avaliação), aceite o padrão, Evaluation: ML model: Banking Data 1.

  4. Escolha Review (Rever), revise as configurações e, em seguida, escolha Finish (Concluir).

    Depois que você escolhe Concluir, o Amazon ML adiciona o modelo à fila de processamento. Quando o Amazon ML cria o modelo, ele aplica os valores padrão e realiza as seguintes ações:

    • Divide a fonte de dados de treinamento em duas seções, uma contendo 70% dos dados e outra contendo os 30% restantes

    • Treina o modelo de ML na seção que contém 70% dos dados de entrada

    • Avalia o modelo usando os 30% restantes dos dados de entrada

    Embora o modelo esteja na fila, o Amazon ML informa o status como Pendente. Embora o Amazon ML crie o modelo, ele informa o status como Em andamento. Quando ele tiver concluído todas as ações, informará o status como Completed (Concluído). Aguarde a avaliação ser concluída antes de prosseguir.

Agora você está pronto para revisar o desempenho do modelo e definir uma pontuação de corte.

Para obter mais informações sobre modelos de avaliação e treinamento, consulte Modelos de ML de treinamento e evaluate an ML model.