더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

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# ML 모델 유형
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 Amazon ML은 바이너리 분류, 멀티클래스 분류 및 회귀라는 세 가지 유형의 ML 모델을 지원합니다. 선택해야 하는 모델 유형은 예측하려는 대상의 유형에 따라 달라집니다.

## 바이너리 분류 모델
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바이너리 분류 문제에 대한 ML 모델은 이진 결과(가능한 두 클래스 중 하나)를 예측합니다. Amazon ML은 바이너리 분류 모델을 학습시키기 위해 로지스틱 회귀라는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

### 바이너리 분류 문제의 예
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+  “이 이메일은 스팸인가요, 아니면 스팸이 아닌가요?” 
+  “고객이 이 제품을 구매할까요?” 
+  “이 제품은 책인가요 아니면 가축인가요?” 
+  “이 리뷰는 고객이 작성했나요, 아니면 로봇이 작성했나요?” 

## 멀티클래스 분류 모델
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 멀티클래스 분류 문제에 대한 ML 모델을 사용하면 여러 클래스에 대한 예측(둘 이상의 결과 중 하나 예측)을 생성할 수 있습니다. 멀티클래스 모델을 학습시키기 위해 Amazon ML은 다항 로지스틱 회귀라는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

### 멀티클래스 문제의 예
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+  예: “이 제품은 책인가요, 영화인가요, 의류인가요?” 
+  “이 영화는 로맨틱 코미디인가요, 다큐멘터리인가요, 스릴러인가요?” 
+  “이 고객이 가장 관심을 갖고 있는 제품 범주는 무엇인가요?” 

## 회귀 모델
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 회귀 문제에 대한 ML 모델은 숫자 값을 예측합니다. 회귀 모델을 학습시키기 위해 Amazon ML은 선형 회귀라고 하는 업계 표준 학습 알고리즘을 사용합니다.

### 회귀 문제의 예
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+  “내일 시애틀의 기온은 어떻게 될까요?” 
+  “이 제품의 경우 몇 대가 판매될 예정인가요?” 
+  “이 집은 어떤 가격에 팔릴까요?”