Amazon ML 验证您数据的位置。 选择继续。 对于S3 目标,键入您在“步骤 1:准备您的数据”中上传文件到 Amazon S3 位置的名称。Amazon ML 将预测结果上传到这里。 对于批量预测名称,接受默认值 Batch prediction: ML model: Banking Data 1。Amazon ML 根据将用于创建预测的模型选择默认名称。在本教程中,模型和...
Amazon SageMaker 是一项全托管服务,能够将快速构建、训练以及部署ML模型的能力交付至每一位开发人员及数据科学家手中。Amazon SageMaker消除了机器学习流程中各环节所带来的繁重工作,帮助客户构建起人工审核工作流,借此审查并验证ML模型的预测结果。Amazon A2I则消除了构建这些人工检查工作流所带来的种种系统管理负担。 ...
要创建批量预测,您可以使用 Amazon Machine Learning (Amazon ML) 控制台或 API 创建 BatchPrediction 对象。BatchPrediction 对象描述 Amazon ML 使用您的 ML 模型和一组输入观察生成的预测集。在您创建 BatchPrediction 对象时,Amazon ML 启动计算预测的同步工作流。
PredictEndpoint 字段必须对应于 EndpointInfo 结构的 EndpointUrl 字段。Amazon ML 使用此字段将请求路由到实时预测队列中的相应服务器。MLModelId 是以前训练的模型(带有实时终端节点)的标识符。Record 是变量名到变量值的映射。每一对表示一个观察。Record 映射包含对 Amazon ML 模型的输入。这类似于训练数据集中无...
Creating a Real-time Prediction Request A sample Predict request payload might look like this:{ "MLModelId": "model-id", "Record":{ "key1": "value1", "key2": "value2" }, "PredictEndpoint": "https://endpointUrl" }The PredictEndpoint field must correspond to the EndpointUrl field ...
Amazon SageMaker是亚马逊云科技提供的一项机器学习(ML)服务。它旨在帮助开发人员和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker提供了一个端到端的机器学习平台,涵盖了从数据准备和模型训练到模型部署和推理的整个机器学习工作流程。 Amazon SageMaker 官网: ...
28 步骤 3:创建 ML 模型 ... 32 步骤 4:查看 ML 模型的预测性能和设置分数阈值 ... 34 步骤 5:使用 ML 模型生成预测 ...
在Amazon SageMaker Studio中我们可以查看模型的配置参数并得到记录SageMaker Canvas中数据处理和构建模型操作的两个Jupyter notebook:通过点击Input Dataset中Open data exploration notebook,对数据清洗和特征筛选部分的代码进行修改;我们也可以点击Auto ML Job中的Open candidate generation notebook,在任务对应的笔记...
For example, if you are trying to classify a movie into a genre, the predictive model might predict that its genre (class) is Romance. However, its true genre actually might be Thriller. When you evaluate the accuracy of a multiclass classification ML model, Amazon ML identifies these miscla...
ML model can learn patterns of normal activity versus fraudulent activity from these ratios, rather than relying on raw counts and transaction amounts. Spending patterns on different cards vary greatly, so normalized ratios provide a better signal ...