introduzione
Dopo aver usato Azure ML la scorsa settimana, ricevuto più email per pubblicare un tutorial sull'apprendimento automatico di Amazon. fortunatamente, alcuni dei miei incontri sono stati rinviati e ho avuto il tempo di scrivere questo.
Ecco altre buone notizie per te, Ti presento uno strumento che lo renderà ancora più semplice. Ti toglieranno tutte le congetture che hai dovuto fare con Azure ML quando scegli il modello e le suddivisioni. Ovviamente, sto parlando di Strumento Amazon ML. Sfortunatamente, questa volta non riceverai un pacchetto di prova, Invece, dovrai creare il tuo account fornendo i dati della tua carta di credito. tuttavia, lo strumento è gratuito e i dati della tua carta di credito vengono utilizzati solo nel caso in cui superi il livello gratuito.
In questo articolo, ho dimostrato un tutorial passo passo per creare un modello di apprendimento automatico con amazzoni. Ho anche condiviso un video tutorial alla fine di questo articolo. Realizziamo il nostro primo modello di machine learning con lo strumento Amazon ML.
Novità di Amazon Machine Learning?
Amazon è noto per un'esperienza utente migliorata, innovazioni e sviluppi tempestivi.
fa solo 4 giorni, Amazon ha aggiunto una funzione a Divisione dati casuale e convalida incrociata. Ora puoi addestrare e valutare modelli di apprendimento automatico basati sulla divisione di dati di input casuali. Questo ti aiuterà a evitare il sovradattamento e a produrre valutazioni più accurate..
Lo scorso mese, Amazon abilitato previsioni in tempo reale funzionalità che consente agli utenti di visualizzare in anteprima la previsione in tempo reale prima di creare l'applicazione. Questa funzione non richiede codice. Sta' premendo un pulsante’ per iniziare lo spettacolo.
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Calo dei prezzi
Fondamentalmente, Amazon ti addebita 2 Servizi:
Analisi dei dati e commissioni di modellazione – Dipende dalla dimensione dei dati di input, numero di variabili, tipi di trasformazione e numero di ore di calcolo. Per questo, Ti verrà addebitato $ 0.42 all'ora.
Tassi di previsione – Può essere ulteriormente suddiviso in Previsioni batch e Previsioni in tempo reale. Le previsioni in batch sono quando la tua applicazione riceve molte previsioni contemporaneamente. Nelle previsioni in tempo reale, puoi richiedere previsioni per un utilizzo immediato tramite applicazioni web, cellulare o desktop. Costi di previsione batch $ 0.10 di 1000 predizioni. Costi di previsione in tempo reale $ 0.0001 per previsione.
Modello di machine learning con il servizio Amazon
Ora mettiamoci al lavoro!
1. Una vez que inicie sessioneIl "Sessione" È un concetto chiave nel campo della psicologia e della terapia. Si riferisce a un incontro programmato tra un terapeuta e un cliente, dove si esplorano i pensieri, Emozioni e comportamenti. Queste sessioni possono variare in durata e frequenza, e il suo scopo principale è quello di facilitare la crescita personale e la risoluzione dei problemi. L'efficacia delle sessioni dipende dalla relazione tra il terapeuta e il terapeuta.., lo troverai come pagina principale (mostrato sotto). Ora, seleziona i modelli di Machine Learning per andare alla prima pagina dello strumento ML.
2. Il prossimo passo è inserire un set di dati. Nel caso in cui non disponi di alcun set di dati pronto, puoi usare quello suggerito nella finestra di dialogo "banking.csv". Seleziona S3 come opzione (aml-dati-campione / banking.csv). Una volta che il set di dati è stato caricato con successo, Apparirà una finestra di dialogo “convalida riuscita”.
4. Premi "Continua" per passare alla schermata successiva. Ora troverai tutte le variabili e un campione di dati. Una cosa da garantire è il tag di destinazione. Esta es tu variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi.... dipendente. Nel nostro esempio attuale, L'obiettivo è “e”. Perciò, vedrai un segno di spunta nella colonna Destinazione. 
5. Ora premi 'continua’ e clicca su "Rivedi". Nella scheda finale, troverai un riepilogo di tutte le voci. Di seguito è riportato un esempio:
6. Finalmente, premi "Fine" e il gioco è fatto.
Controllo dei risultati del modello
Per controllare i risultati, vai a PannelloUn panel è un gruppo di esperti che si riunisce per discutere e analizzare un argomento specifico. Questi forum sono comuni alle conferenze, seminari e dibattiti pubblici, dove i partecipanti condividono le loro conoscenze e prospettive. I pannelli possono riguardare una varietà di aree, Dalla scienza alla politica, e il suo obiettivo è quello di favorire lo scambio di idee e la riflessione critica tra i partecipanti.... Controllo.
Sulla lavagna, può trovare tutti i tipi di oggetti creati. Prossimo, sono inclusi alcuni controlli chiave che puoi eseguire:
1. Controlla il tipo di dati : Facendo clic sull'ID di Banking.csv, troverai un pannello per navigare tra i dati. 
2. Ora, fare clic su Display di destinazione. Troverai la distribuzione di ogni colonna. Ad esempio, la distribuzione della variabile target è mostrata di seguito (e): 
3. Controlla le metriche delle prestazioni : Per controllare le metriche delle prestazioni, fare clic sull'ID del tipo di valutazione. Di seguito è la scheda che ottieni:
4. Come potete vedere, il nostro modello ha un AUC di 0,94. Cosa c'è di più, questo strumento ti dà la possibilità di regolare la soglia di punteggio. Questa è una simulazione molto interessante per assistere allo scambio tra falso positivo e vero positivo. Ecco un esempio:
In questo grafico, può spostare il punteggio soglia che ti dà% corretto e% errore. il linea grigia è per la distribuzione di 0 e linea nera è la distribuzione di 1s. Le parti ombreggiate rappresentano tipo 1 e errori di battitura 2 a seconda di quale lato della linea di taglio cade l'area. Ha anche un toolkit chiamato metriche avanzate. Queste sono altre leve che possono essere regolate per simulare lo stesso grafico. Ecco un'istantanea di questo toolkit:
Risorsa aggiuntiva: Potrebbe interessarti anche questo tutorial di 53 minuti insegnati in AWS re: inventare 2015:
Note finali
Lo strumento Amazon ML è davvero un ottimo strumento per visualizzare dati e risultati. Il tempo necessario per lo strumento è leggermente superiore rispetto a H2O o altri kit di strumenti simili. tuttavia, l'intero processo è eccezionalmente facile da eseguire.
In questo articolo, Ho dimostrato un processo passo passo per creare un modello di machine learning utilizzando il servizio Amazon ML. Come hai visto, è un processo abbastanza semplice e "senza codice". Perciò, le persone che trovano intimidatoria la crittografia dovrebbero utilizzare questi servizi frequentemente.
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