Non aggiorniamo più il servizio Amazon Machine Learning né accettiamo nuovi utenti. Questa documentazione è disponibile per gli utenti esistenti, ma non la aggiorniamo più. Per ulteriori informazioni, consulta [Cos'è Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Creazione di un modello ML
<a name="creating-ml-model-on-the-amazon-ml-console"></a>

Dopo aver creato un'origine dati, è possibile creare un modello ML. Se utilizzi la console Amazon Machine Learning per creare un modello, puoi scegliere di utilizzare le impostazioni predefinite o personalizzare il modello applicando opzioni personalizzate. 

Le opzioni personalizzate includono:
+ Impostazioni di valutazione: puoi scegliere di fare in modo che Amazon ML riservi una parte dei dati di input per valutare la qualità predittiva del modello ML. Per ulteriori informazioni sulle valutazioni, consultare la pagina relativa alla [valutazione dei modelli ML](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/evaluating_models.html).
+ Una ricetta: una ricetta indica ad Amazon ML quali attributi e trasformazioni di attributi sono disponibili per la formazione dei modelli. Per informazioni sulle ricette Amazon ML, consulta [Feature Transformations with Data Recipes](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/feature-transformations-with-data-recipes.html).
+ Parametri di addestramento: i parametri controllano alcune proprietà del processo di addestramento e del modello ML risultante. Per ulteriori informazioni sui parametri di addestramento, consultare [Parametri di addestramento](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/training-parameters.html).

Per selezionare o specificare i valori per queste impostazioni, scegliere l'opzione **Personalizza** quando si utilizza la procedura guidata Crea un modello ML. Se desideri che Amazon ML applichi le impostazioni predefinite, scegli **Predefinito**.

Quando crei un modello ML, Amazon ML seleziona il tipo di algoritmo di apprendimento che utilizzerà in base al tipo di attributo dell'attributo di destinazione. L'attributo di destinazione è l'attributo che contiene le risposte "corrette". Se l'attributo di destinazione è Binary, Amazon ML crea un modello di classificazione binaria che utilizza l'algoritmo di regressione logistica. Se l'attributo di destinazione è Categorico, Amazon ML crea un modello multiclasse, che utilizza un algoritmo di regressione logistica multinomiale. Se l'attributo di destinazione è Numeric, Amazon ML crea un modello di regressione che utilizza un algoritmo di regressione lineare.

**Topics**
+ [Prerequisiti](#model-prereqs)
+ [Creazione di un modello ML con opzioni predefinite](#creating-ml-model-using-default-settings)
+ [Creazione di un modello ML con opzioni personalizzate](#creating-ml-model-using-custom-settings)

## Prerequisiti
<a name="model-prereqs"></a>

 Prima di utilizzare la console Amazon ML per creare un modello ML, devi creare due origini dati, una per addestrare il modello e una per valutare il modello. Se non sono ancora state create due origini dati, consultare [Fase 2. Creare un'origine dati di addestramento](step-2-create-a-datasource.md) nel tutorial. 

## Creazione di un modello ML con opzioni predefinite
<a name="creating-ml-model-using-default-settings"></a>

Scegli le opzioni **predefinite** se desideri che Amazon ML:
+ Divida i dati di input per utilizzare il primo 70% per l'addestramento e il restante 30% per la valutazione
+ Suggerisca una composizione basata sulle statistiche relative alle origini dati di addestramento, che costituiscono il 70% dell'origine dati di input
+ Scelga i parametri di addestramento predefiniti

**Per scegliere le opzioni predefinite**

1. Nella console Amazon ML, scegli **Amazon Machine Learning**, quindi scegli **i modelli ML**.

1. Nella pagina di riepilogo **ML models (Modelli ML)**, scegliere **Create a new ML model (Crea un nuovo modello ML)**.

1. Nella pagina **Input data (Dati di input)** accertarsi che sia stata selezionata l'opzione **I already created a datasource pointing to my S3 data (Ho già creato un'origine dati che punta ai miei dati S3)**.

1. Nella tabella, scegliere la propria origine dati, quindi **Continua**.

1. Nella pagina **ML model settings (Impostazioni modello ML)**, inserire un nome per **ML model name (Nome modello ML)**.

1. Per **Training and evaluation settings (Impostazioni di addestramento e valutazione)**, accertarsi che sia stato selezionato **Default**. 

1. In Assegna un **nome a questa valutazione**, digita un nome per la valutazione, quindi scegli **Review**. Amazon ML ignora il resto della procedura guidata e ti porta alla pagina di **revisione**.

1. Rivedere i dati, eliminare gli eventuali tag copiati dall'origine dati che non si vuole applicare al modello e alle valutazioni, quindi scegliere **Finish (Fine)**.

## Creazione di un modello ML con opzioni personalizzate
<a name="creating-ml-model-using-custom-settings"></a>

La personalizzazione del modello ML consente di:
+ Fornire la propria composizione. Per informazioni su come fornire la tua composizione, consultare [Riferimenti relativi al formato delle composizioni](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/recipe-format-reference.html).
+ Scegliere i parametri di addestramento. Per ulteriori informazioni sui parametri di addestramento, consultare [Parametri di addestramento](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/training-parameters.html).
+ Scegli un rapporto di training/evaluation suddivisione diverso dal rapporto 70/30 predefinito o fornisci un'altra fonte di dati che hai già preparato per la valutazione. Per ulteriori informazioni sulle strategie di divisione, consultare [Divisione dei dati](splitting-types.md).

È anche possibile scegliere i valori predefiniti per qualsiasi di queste impostazioni.

Se è già stato creato un modello utilizzando le opzioni predefinite e si desidera migliorare le prestazioni predittive del modello, utilizzare l'opzione **Custom (Personalizzato)** per creare un nuovo modello con alcune impostazioni personalizzate. Ad esempio, è possibile aggiungere ulteriori trasformazioni delle caratteristiche alla composizione o aumentare il numero di passate nel parametro di addestramento.

**Per creare un modello con opzioni personalizzate**

1. Nella console Amazon ML, scegli **Amazon Machine Learning**, quindi scegli **i modelli ML**.

1. Nella pagina di riepilogo **ML models (Modelli ML)**, scegliere **Create a new ML model (Crea un nuovo modello ML)**.

1. Se è già stata creata un'origine dati, nella pagina **Input data (Dati di input)** scegliere **I already created a datasource pointing to my S3 data (Ho già creato un'origine dati che punta ai miei dati S3)**. Nella tabella, scegliere la propria origine dati, quindi **Continua**.

   Se occorre creare un'origine dati, scegliere **My data is in S3, and I need to create a datasource (I miei dati sono in S3 e devo creare un'origine dati)**, poi **Continua**. Si viene reindirizzati alla procedura guidata **Create a Datasource (Crea un'origine dati)**. Specificare se i dati sono in **S3** o in **Redshift**, quindi scegliere **Verify (Verifica)**. Completare la procedura di creazione di un'origine dati. 

   Dopo aver creato un'origine dati, si viene reindirizzati alla fase successiva della procedura guidata **Create ML Model (Crea un modello ML)**. 

1. Nella pagina **ML model settings (Impostazioni modello ML)**, inserire un nome per **ML model name (Nome modello ML)**.

1. In **Select training and evaluation settings (Seleziona le impostazioni di addestramento e di valutazione)**, scegliere **Custom (Personalizzato)** e **Continue (Continua)**.

1. Nella pagina **Recipe (Composizione)** è possibile [customize a recipe](recipe-format-reference.md). Se non desideri personalizzare una ricetta, Amazon ML te ne suggerisce una. Scegli **Continua**.

1. Nella pagina **Advanced settings (Impostazioni avanzate)** specificare **Maximum ML model Size (Dimensione massima del modello ML)**, **Maximum number of data passes (Numero massimo di passate)**, **Shuffle type for training data (Tipo di mescolamento dei dati di addestramento)**, **Regularization type (Tipo di regolarizzazione)** e **Regularization amount (Quantità di regolarizzazione)**. Se non li specifichi, Amazon ML utilizza i parametri di addestramento predefiniti.

   Per ulteriori informazioni su questi parametri e le loro impostazioni predefinite, consultare [Parametri di addestramento](training-parameters.md).

   Scegli **Continua**.

1. Nella pagina **Evaluation (Valutazione)**, specificare se si desidera valutare il modello ML immediatamente. Se non si desidera valutare il modello ML immediatamente, scegliere **Review (Rivedi)**. 

   Se si desidera valutare il modello ML immediatamente:

   1. In **Name this evaluation (Denomina questa valutazione)**, digitare un nome per la valutazione.

   1. Per **i dati di valutazione Select**, scegli se vuoi che Amazon ML riservi una parte dei dati di input per la valutazione e, in tal caso, come dividere l'origine dati oppure scegli di fornire un'origine dati diversa per la valutazione.

   1. Scegli **Rivedi**.

1. Nella pagina **Review (Rivedi)** modificare le scelte, eliminare gli eventuali tag copiati dall'origine dati che non si vuole applicare al modello e alle valutazioni, quindi scegliere **Finish (Fine)**.

Dopo aver creato il modello, consultare [Fase 4. Esaminare le prestazioni predittive del modello ML e impostare un punteggio soglia](step-4-review-model-and-set-cutoff.md).