Tipos de modelos de ML

O Amazon ML aceita três tipos de modelos de ML: classificação binária, classificação multiclasse e regressão. O tipo de modelo que você deve escolher depende do tipo de destino que deseja prever.

Modelo de classificação binária

Os modelos de ML para problemas de classificação binária preveem um resultado binário (uma de duas classes possíveis). Para treinar os modelos de classificação binária, o Amazon ML usa o algoritmo de aprendizagem padrão do setor conhecido como regressão logística.

Exemplos de problemas de classificação binária

• "Este e-mail é spam ou não?"

• "O cliente comprará este produto?"

• "Este produto é um livro ou um animal de fazenda?"

• "Esta revisão foi escrita por um cliente ou por um robô?"

Modelo de classificação multiclasse

Os modelos de ML para problemas de classificação multiclasse permitem gerar previsões para várias classes (prever um entre mais de dois resultados). Para treinar os modelos multiclasse, o Amazon ML usa o algoritmo de aprendizagem padrão do setor conhecido como regressão logística multinomial.

Exemplos de problemas multiclasse

• "Este produto é um livro, um filme ou vestuário?"

• "Este filme é uma comédia romântica, um documentário ou um suspense?"

• "Qual categoria de produtos é mais interessante para este cliente?"

Modelo de regressão

Os modelos de ML para problemas de regressão preveem um valor numérico. Para treinar os modelos de regressão, o Amazon ML usa o algoritmo de aprendizagem padrão do setor conhecido como regressão linear.

Exemplos de problemas de regressão

• "Qual será a temperatura em Seattle amanhã?"

• "Quantas unidades deste produto serão vendidas?"

• "Qual será o preço de venda desta casa?"