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トレーニングが完了し、モデルが生成されると、モデルのサイズは、使用されるデータセットとアルゴリズムによって異なります。（「一般的に」）モデルサイズが変化する可能性のある範囲（MB単位）を知りたいです。

Amazon MLは、モデルサイズの制限を 1 MB から 1 GB に設定します。

問題は主に、組織によって生成されたモデルの平均サイズについての情報を収集することです。組織によって生成されるほとんどのモデルのサイズはどれくらいですか?

関連フィールドのポインタは役に立ちます。

Amazon Web Service Machine Learning サービスのパイロットに取り組んでおり、いくつか問題があります。

Binary Classifier モデルを使用しましたが、私の意見では、得られた結果のヒストグラムは数値結果と一致しません。ヒストグラムによると、偽陽性の分布は真陰性の分布よりも高いですが、数値結果はこの動作を示していません。

• 778 真陽性
• 15,178 真陰性
• 6,663 誤検知
• 173 の偽陰性

誰でもこの問題についていくつかの洞察をもたらすことができますか?

ありがとうございました、

以下の Python スクリプトを使用して を作成するdatasourceと、少なくとも 1 つの属性に 100% 欠損値があります。AWS ML ダッシュボードを介して手動で作成しdatasource、同じ属性タイプを適用すると、欠落している値はありません。s3 からデータソースを作成する方法に問題はありますか?

AWS でモデルを作成しました

日付別の販売記録が含まれています

例えば

タイプ: 販売,時間:2016-08-01,成功:1 (1 はブール値)

最新の日付 (2016-08-01) から 1 か月後の売上を予測したい

これは、Type=Sale AND Time >2016-08-01 および Success=1 の組み合わせを意味します

これを達成する方法はありますか

ありがとう

Amazon Machine Learning でレコメンデーション システムを構築できないか考えています。それほど簡単ではないようです ( https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=617667によると)。Amazon がそれを行うための最良のソリューションであると思います。

レコメンデーション システムの経験があり、Amazon ML での構築方法を知っている人がいるでしょうか?

そうでない場合は、使用できる他の SaaS を提案してもらえますか?

Amazon ML でトレーニング済みのモデルがあり、複数のカテゴリのテキストを認識できます。たとえば、テキストを Amazon ML に渡すと、この部分が「件名」、「コンテンツ」などのカテゴリであるかどうかが返されます。

全文を送って、何が件名で何が内容かを返信してもらうことは可能でしょうか。

データソースを作成し、Amazon Machine Learning で機械学習モデルをトレーニングしました。データは、データ ソースの作成に使用される S3 に存在します。ただし、私のアプリケーションでは毎秒新しいデータが S3 に追加されるため、データ ソースを生成してモデルを定期的にトレーニングできる方法が必要です。

これを達成する方法はありますか？

どんな助けでも大歓迎です。

Amazon Machine Learning Studio のバイナリ分類アルゴリズムを使用しており、要件に従ってスコアのしきい値を 0.01 に調整しています。したがって、予測スコアが 0.01 を超えるすべてのレコードは 1 を予測する必要があります。ただし、リアルタイム予測を行っている間、計算された予測スコアが 0.01 を超えているにもかかわらず、予測ラベルは 0 として返されます。

予測中に調整されたしきい値が適用されないのはなぜですか?