لماذا نحتاج إلى AWS Sagemaker؟

هل قمت للتو بمشاهدة مسلسل كامل مرة أخرى؟ هل تساءلت كيف توصي منصات البث عبر الإنترنت بالمسلسلات والأفلام التي تستمتع بها؟

هذا هو سحر التعلم الآلي. التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي. يركز الذكاء الاصطناعي على كيفية أداء الآلات لمهام شبيهة بالبشر ، بينما يعلّم التعلم الآلي الآلة لإنشاء نماذج لمهام معينة. تستخدم نماذج التعلم الآلي البيانات الضخمة كمدخلات وتشكل نمطًا باستخدام خوارزمية. ثم تتم مقارنة النمط مع النماذج الحالية لتحديد دقة التنبؤ. تُستخدم هذه النماذج بعد ذلك لإجراء تحليلات في الوقت الفعلي. تساعد منصات الخدمات السحابية مثل Amazon Sagemaker المستخدمين في تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي على نطاقات ضخمة.

ستسلط هذه المقالة الضوء على الميزات الرئيسية لبرنامج AWS Sagemaker ولماذا نحتاج إلى AWS Sagemaker.

أمازون ساجيماكر

Amazon Sagemaker هي خدمة مُدارة بالكامل مقدمة من الخدمة السحابية الرائدة Amazon Web Service لمساعدة علماء البيانات والمطورين على إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. يمكنك استخدامه لتصميم نموذج التعلم الآلي من البداية ، أو يمكنك استخدام الخوارزمية المدمجة.

اليوم ، يتم استخدام Amazon Sagemaker لأغراض مختلفة ، بما في ذلك تحسين التدريب على البيانات والواجهات ، وتسريع نماذج الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج ، وتصميم نماذج بيانات دقيقة.

تتكون نماذج ML من ثلاث مراحل - البناء والتدريب والنشر. أولاً ، يقوم علماء البيانات بتجميع البيانات المطلوبة وتحليل البيانات لبناء نماذج ML وتدريبها. بعد ذلك ، ينشر مهندس برمجيات نموذج ML على خادم ويب واسع النطاق.

إن المقاييس المتزايدة لنماذج ML تجعل العملية معقدة ومرهقة ، وهنا يأتي دور Amazon Sagemaker للإنقاذ.

كيف يعمل AWS Sagemaker؟

استوديو Amazon Sagemaker هو بيئة تطوير مفسرة لمنصات ML. إنها واجهة مرئية توفر وصولاً كاملاً وتحكمًا ورؤية لبناء نموذج ML وتدريبه ونشره. يمكنك إنشاء دفاتر ملاحظات جديدة وإنشاء نماذج تلقائية وتصحيح الأخطاء ونمذجة واكتشاف انحرافات البيانات في استوديو Amazon Sagemaker .

يبني

تتمثل الخطوة الأولى لإنشاء نموذج التعلم الآلي في تجميع البيانات وبناء مجموعات البيانات المطلوبة للنموذج.

يستخدم Amazon Sagemaker دفاتر Jupyter. تُستخدم أجهزة Jupyter Notebooks لإنشاء الرموز والمعادلات وعروض الوسائط المتعددة ومشاركتها ضمن ملف واحد. تعمل أجهزة الكمبيوتر المحمولة المستضافة هذه على تسهيل تصور مجموعات البيانات وإنشاءها. يمكن تخزين البيانات في Amazon S3. تساعد أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي تعمل بنقرة واحدة في مشاركة الملفات على الفور.

على سبيل المثال ، إذا كان نموذج البيانات الخاص بك يتعلق ببرنامج التوصية بالموسيقى. تحتاج إلى جمع البيانات. هنا ، سيكون اسم الأغنية ، الفنان ، النوع ، إلخ. ثم يتم تحويل مجموعات البيانات هذه إلى ميزات باستخدام Sagemaker Data Wrangler. يساعد تحويل البيانات إلى ميزات في إزالة الضوضاء من البيانات. يساعد هذا في بناء بيانات التعلم ، وهو مطلب أساسي لنماذج التدريب.

قطار

بعد تجميع مجموعات البيانات وبنائها ، نحتاج إلى تدريب نموذج التعلم الآلي على التحليل والتنبؤ. خوارزميات ML مطلوبة لتدريب نماذج البيانات ، والمعروفة باسم خوارزميات التعلم وبيانات التعلم. تشتمل بيانات التعلم على مجموعات البيانات الضرورية لنموذج معين. على سبيل المثال ، بالنسبة لنموذج التوصية المتسلسلة ، فإنك تحتاج إلى بيانات حول السلاسل والممثلين والمخرجين ، إلخ.

يحتوي AWS Sagemaker على أكثر الخوارزميات المضمنة شيوعًا والمثبتة مسبقًا ، والتي يمكنك استخدامها كخوارزمية تعلم. يتم ضبط المعلمات والمعلمات الفائقة لتحسين الخوارزمية. بسبب التغييرات المستمرة في النموذج ، يصبح من الصعب إدارة التدريب وتتبع التقدم. يساعد Amazon Sagemaker في مراقبة وتنظيم جميع التكرارات ، مثل التغييرات في المعلمات والخوارزميات ومجموعات البيانات. يخزن Sagemaker جميع التكرارات كتجارب.

يوفر AWS Sagemaker أيضًا مصحح أخطاء. يكتشف المصحح أي خطأ قياسي في النموذج ويصلحه. يرسل Sagemaker Debugger أيضًا تحذيرات ويوفر حلاً للمشكلات المكتشفة أثناء التدريب. يساعد تحسين AWS Tensorflow على إنشاء نماذج دقيقة ومتطورة في فترة قصيرة.

نشر

عندما تكون نماذج التدريب الخاصة بك جاهزة ، فقد حان الوقت لنشرها. يعني نشر النموذج بكلمات بسيطة إتاحة نموذج للاستخدام في الوقت الفعلي بمساعدة واجهات برنامج التطبيقات (APIs). عندما يكون النموذج جاهزًا لتحليل سيناريوهات الوقت الفعلي ، نقوم بنشر النموذج باستخدام Amazon Sagemaker. يحتوي Amazon Sagemaker على شاشة نموذج تكتشف انحرافات المفاهيم.

يعد مفهوم الانجراف أحد المشكلات المهمة لتحقيق الدقة العالية. يشير إلى الفجوة بين بيانات الوقت الفعلي وبيانات التعلم التي تسبب انحرافًا في التنبؤ. تضمن شاشة Amazon Sagemaker Model أيضًا أن تصدر جميع النماذج مقاييس رئيسية وتوفر تقريرًا مفصلاً يساعد في تحسين النموذج. يقوم Amazon Sagemaker أيضًا بتوصيل النهاية بـ HTTPS ، والذي يتصل بخدمات الويب (APIs).

نظرًا لأن Amazon Sagemaker هي خدمة تقدمها Amazon Web Service (AWS) ، يمكنها الوصول إلى الموارد الأخرى التي توفرها AWS. هذا يجعل عملية نشر النماذج على نطاق واسع سهلة. إحدى هذه الخدمات هي Amazon Elastic Interface ، التي تقلل تكلفة استدلال التعلم الآلي بنسبة سبعين في المائة.

ميزات AWS Sagemaker

يوفر Amazon Sagemaker العديد من الميزات التي تجعل إنشاء نماذج التعلم الآلي أمرًا سهلاً. بعض الميزات هي:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

تمكننا من تحويل البيانات إلى ميزات باستخدام تحويل البيانات المدمج.

2. توضيح Amazon Sagemaker:

يوفر Amazon Sagemaker Clarify موقع الشفافية.إنه يوفر اكتشاف التحيز أثناء التدريب وبعده لتحسين نماذج البيانات.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

تساعد Amazon Sagemaker Ground Truth في تصنيف البيانات وإنشاء نماذج بيانات دقيقة. نتيجة لذلك ، يمكن تقليل تكاليف ملصقات البيانات في مشاريع التعلم الآلي واسعة النطاق بشكل كبير.

4. متجر ميزات Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store عبارة عن وظيفة مضمنة حيث يمكنك تخزين ومشاركة واكتشاف الميزات التي قمت بإنشائها. كما أن لديها ميزات ML في الوقت الفعلي وعلى دفعات.

5. الكمبيوتر الدفتري المدمج من Amazon Sagemaker:

أجهزة الكمبيوتر المحمولة المدمجة من Amazon Sagemaker هي أجهزة كمبيوتر Jupyter المحمولة. تُستخدم دفاتر الملاحظات هذه لإنشاء الأكواد والمعادلات وعروض الوسائط المتعددة ومشاركتها. يتم تخزينها في نفس المكان ويمكن الوصول إليها بسهولة.

6. Amazon Sagemaker Autopilot:

يتيح لك amazon Sagemaker Autopilot إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها تلقائيًا. يوفر شفافية وتحكمًا كاملين في مشروعك.

7. تجارب Amazon Sagemaker:

تساعدك Amazon Sagemaker Experiments على تخزين جميع التكرارات التي تم إجراؤها أثناء تدريب النموذج. يمكنك الوصول إلى التجارب السابقة والنشطة ، كما يمكنك مقارنتها للحصول على نتائج أفضل.

8. مصحح أخطاء Amazon Sagemaker

يساعد Amazon Sagemaker Debbuger المستخدم على اكتشاف الأخطاء وتصحيحها في النموذج قبل نشر النموذج.

9. خطوط أنابيب Amazon Sagemaker

تنشئ Amazon Sagemaker Pipelines سير عمل لنموذج التعلم الآلي بأكمله.

يتكون سير العمل من تحضيرات البيانات والتدريب النموذجي والنشر.

10. Amazon Sagemaker Model Monitor

لإنشاء نماذج دقيقة في الوقت الفعلي ، نحتاج إلى مراقبة انحرافات المفاهيم. هذا ممكن بسبب Amazon Sagemaker Model Monitor.

تحقق من راتب AWS Solutions Architect في الهند

ملخص

يحتوي Amazon Sagemaker على مجموعة من الميزات التي تساعدنا على إنشاء وتعزيز إنتاجية نماذج التعلم الآلي في أي وقت من الأوقات. إنه يقلل من تكلفة صنع نموذج التعلم الآلي بنسبة سبعين في المائة لأنه سريع جدًا وقابل للتطوير بدرجة كبيرة.

هذا يجعل Amazon Sagemaker أحد أفضل منصات الخدمات السحابية لـ ML.

يعد Amazon Sagemaker مجرد أداة لإنشاء نموذج للتعلم الآلي - سيتعين عليك استخدامه ليناسب احتياجاتك إذا كنت تتطلع إلى بدء حياتك المهنية في التعلم الآلي.

upGrad: التعلم القوي عبر الإنترنت - دورات التعلم الآلي هي فرصة ممتازة لتحسين المهارات. تعلم المهارات المطلوبة مثل التعلم العميق ، البرمجة اللغوية العصبية ، MLOps ، بناء إستراتيجيات الذكاء الاصطناعي ، العمل على أكثر من 15 مشروعًا صناعيًا وأدوات برمجة متعددة.

تعلم دورات تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

فيما يلي نظرة على النقاط البارزة في upGrad: التعلم القوي عبر الإنترنت - دورات التعلم الآلي

• 15+ دراسة حالة والتكليفات
• جلسات الإرشاد المهني (1: 1)
• 3 مواد اختيارية لتخصيص مسار التعلم الخاص بك
• 600+ ساعة من التعلم
• برنامج PG التنفيذي من IIIT بنغالور وحالة الخريجين
• المعسكر التدريبي الوظيفي

سجل اليوم وتعلم من الأفضل!