22、探索 Redshift、Amazon ML 与 Alexa 技能

探索 Redshift、Amazon ML 与 Alexa 技能

1. Amazon ML 基础操作与概念

在进行 Amazon ML 相关操作时，首先会涉及到数据处理和模型构建等步骤。

1.1 操作流程

• 数据准备与上传 ：将数据准备为 CSV 格式并上传到 S3。
• 创建数据源 ：创建 S3 数据源，该数据源对象可引用来自 S3、Redshift 和 RDS 等不同来源的数据，且在创建 ML 模型、评估或批量预测等操作时需要指定。
• 创建 ML 模型 ：构建适用于特定预测场景的模型。
• 评估与验证模型 ：创建评估并验证模型的准确性。
• 创建实时预测端点 ：为实时预测创建端点。
• 预测样本记录的目标值 ：对样本记录的目标值进行预测。

1.2 模型类型

模型类型	描述
二元分类	将值分为两个类别，如真或假（或 1 或 0）
多值分类	将值分为多个组