教學課程：使用 Amazon ML 預測對行銷優惠的回應

透過 Amazon Machine Learning (Amazon ML)，您可建立及訓練預測模型，並由可擴展性雲端解決方案託管您的應用程式。在本教學課程中，我們會為您説明如何使用 Amazon ML 主控台建立資料來源、建立機器學習 (ML) 模型，以及使用模型產生您可以用在應用程式中的預測。

我們的練習範例會說明如何找出目標行銷活動的潛在客戶，但您可以套用該相同原則，來建立及使用各種 ML 模型。為了完成範例練習，您將使用 University of California at Irvine (UCI) Machine Learning Repository 公開提供的銀行和行銷資料集。這些資料集包含客戶的一般資訊，以及其之前對行銷聯絡人的回應。您將使用此資料找出哪些客戶最可能訂閱您的新產品：銀行定期存款，也稱為定期存單 (CD)。

警告

AWS 免費方案不包含此教學課程。如需 Amazon ML 定價的詳細資訊，請參Amazon Machine Learning 定價。

必要條件

若要執行教學課程，您需要具備 AWS 帳戶。如果您還沒有 AWS 帳戶，請參閱設定 Amazon Machine Learning。

步驟

• 步驟 1：準備您的資料

• 步驟 2：建立訓練資料來源

• 步驟 3：建立 ML 模型

• 步驟 4：檢 ML 模型的預測效能並設定分數閾值

• 步驟 5：使用 ML 模型產生預測

• 步驟 6：清除