Warum brauchen wir AWS Sagemaker?

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Das ist die Magie des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz konzentriert sich darauf, wie Maschinen menschenähnliche Aufgaben ausführen können, während maschinelles Lernen einer Maschine beibringt, Modelle für bestimmte Aufgaben zu erstellen. Modelle für maschinelles Lernen verwenden umfangreiche Daten als Eingaben und bilden mithilfe eines Algorithmus ein Muster. Das Muster wird dann mit bestehenden Modellen verglichen, um die Genauigkeit der Vorhersage zu bestimmen. Diese Modelle werden dann verwendet, um Echtzeitanalysen durchzuführen. Cloud-Service-Plattformen wie Amazon Sagemaker unterstützen die Benutzer beim Training und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Umfang.

Dieser Artikel wird die Hauptfunktionen von AWS Sagemaker hervorheben und erklären, warum wir AWS Sagemaker brauchen.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker ist ein vollständig verwalteter Service, der vom führenden Cloud-Service Amazon Web Service bereitgestellt wird, um Datenwissenschaftler und Entwickler beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen zu unterstützen. Sie können es verwenden, um ein maschinelles Lernmodell von Grund auf neu zu entwerfen, oder Sie können den integrierten Algorithmus verwenden.

Heute wird Amazon Sagemaker für verschiedene Zwecke verwendet, darunter die Verbesserung des Datentrainings und der Schnittstellen, die Beschleunigung produktionsbereiter KI-Modelle und die Entwicklung genauer Datenmodelle.

ML-Modelle bestehen aus drei Phasen – Erstellen, Trainieren und Bereitstellen. Zunächst sammeln Data Scientists die erforderlichen Daten und analysieren die Daten, um ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Anschließend stellt ein Softwareentwickler das ML-Modell auf einem vollwertigen Webserver bereit.

Der wachsende Umfang von ML-Modellen macht den Prozess komplex und langwierig, und hier kommt Amazon Sagemaker zur Rettung.

Wie funktioniert AWS Sagemaker?

Amazon Sagemaker Studio ist eine interpretierte Entwicklungsumgebung für ML-Plattformen. Es ist eine visuelle Schnittstelle, die vollständigen Zugriff, Kontrolle und Sichtbarkeit zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen eines ML-Modells bietet. Sie können in Amazon Sagemaker Studio neue Notebooks erstellen, automatische Modelle erstellen, debuggen und modellieren sowie Datendrifts erkennen.

Bauen

Der erste Schritt zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen besteht darin, Daten zusammenzustellen und die für das Modell erforderlichen Datensätze zu erstellen.

Amazon Sagemaker verwendet Jupyter-Notebooks. Jupyter Notebooks werden verwendet, um Codes, Gleichungen und Multimedia-Präsentationen unter einer Datei zu erstellen und zu teilen. Diese gehosteten Notebooks erleichtern die Visualisierung und Erstellung von Datensätzen. Die Daten können in Amazon S3 gespeichert werden. Ein-Klick-Notizbücher helfen bei der sofortigen Freigabe von Dateien.

Zum Beispiel, wenn es bei Ihrem Datenmodell um Musikempfehlungssoftware geht. Sie müssen Daten sammeln. Hier wären das Songname, Interpret, Genre etc. Diese Datensätze werden dann mit dem Sagemaker Data Wrangler in Features umgewandelt. Die Konvertierung von Daten in Merkmale hilft beim Entfernen von Rauschen aus den Daten. Dies hilft beim Aufbau der Lerndaten, eine wesentliche Voraussetzung für Trainingsmodelle.

Zug

Nach dem Zusammenstellen und Erstellen von Datensätzen müssen wir das maschinelle Lernmodell trainieren, um zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. ML-Algorithmen werden benötigt, um Datenmodelle zu trainieren, die als Lernalgorithmen und Lerndaten bekannt sind. Lerndaten umfassen die Datensätze, die für ein bestimmtes Modell wesentlich sind. Beispielsweise benötigen Sie für ein Serienempfehlungsmodell Daten zu Serien, Schauspielern, Regisseuren etc.

AWS Sagemaker verfügt über die gängigsten vorinstallierten integrierten Algorithmen, die Sie als Lernalgorithmus verwenden können. Parameter und Hyperparameter werden abgestimmt, um den Algorithmus zu optimieren. Aufgrund der ständigen Änderungen am Modell wird es schwierig, das Training zu verwalten und den Fortschritt zu verfolgen. Amazon Sagemaker hilft bei der Überwachung und Organisation aller Iterationen, wie z. B. Änderungen an Parametern, Algorithmen und Datensätzen. Sagemaker speichert alle Iterationen als Experimente.

AWS Sagemaker bietet auch einen Debugger. Der Debugger erkennt und behebt alle Standardfehler im Modell. Der Sagemaker Debugger sendet auch Warnungen und bietet eine Lösung für die im Training erkannten Probleme. Die AWS Tensorflow-Optimierung hilft bei der Erstellung akribischer und ausgefeilter Modelle in kurzer Zeit.

Einsetzen

Wenn Ihre Trainingsmodelle bereit sind, ist es an der Zeit, sie bereitzustellen. Die Bereitstellung des Modells bedeutet in einfachen Worten, ein Modell mit Hilfe von Anwendungsprogrammschnittstellen (APIs) für die Echtzeitverwendung verfügbar zu machen. Wenn ein Modell bereit ist, Echtzeitszenarien zu analysieren, stellen wir das Modell mit Amazon Sagemaker bereit. Amazon Sagemaker verfügt über einen Modellmonitor, der Konzeptabweichungen erkennt.

Die Konzeptdrift ist eines der signifikanten Probleme beim Erreichen einer hohen Genauigkeit. Es bezeichnet die Lücke zwischen den Echtzeitdaten und den Lerndaten, die eine Drift in der Vorhersage verursacht. Der Amazon Sagemaker Model Monitor stellt außerdem sicher, dass alle Modelle Schlüsselmetriken ausgeben, und liefert einen detaillierten Bericht, der bei der Verbesserung des Modells hilft. Amazon Sagemaker verbindet das Ende auch mit HTTPS, das eine Verbindung zu Webdiensten (APIs) herstellt.

Da Amazon Sagemaker ein von Amazon Web Service (AWS) bereitgestellter Dienst ist, kann es auf andere von AWS bereitgestellte Ressourcen zugreifen. Dies erleichtert den Prozess der Bereitstellung von Modellen in großem Maßstab. Einer dieser Dienste ist Amazon Elastic Interface, das die Inferenzkosten für maschinelles Lernen um siebzig Prozent reduziert.

Funktionen von AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker bietet viele Funktionen, die das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mühelos machen. Einige der Funktionen sind:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

Ermöglicht es uns, Daten mithilfe der integrierten Datentransformation in Funktionen umzuwandeln.

2. Klärung von Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Clarify bietet Transparenz. Es bietet Bias-Erkennung während und nach dem Training, um die Datenmodelle zu verbessern.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

Amazon Sagemaker Ground Truth hilft bei der Datenkennzeichnung und der Erstellung akribischer Datenmodelle. Dadurch können die Kosten für die Datenkennzeichnung in groß angelegten maschinellen Lernprojekten erheblich reduziert werden.

4. Amazon Sagemaker Features Store:

Amazon Sagemaker Features Store ist eine integrierte Funktion, mit der Sie die von Ihnen erstellten Features speichern, teilen und entdecken können. Es verfügt auch über ML-Funktionen in Echtzeit und im Batch.

5. Integriertes Notizbuch von Amazon Sagemaker:

Integrierte Amazon Sagemaker-Notebooks sind Jupyter-Notebooks. Diese Notizbücher werden zum Erstellen und Freigeben von Codes, Gleichungen und Multimedia-Präsentationen verwendet. Diese werden am selben Ort gespeichert und sind leicht zugänglich.

6. Amazon Sagemaker-Autopilot:

Amazon Sagemaker Autopilot ermöglicht es Ihnen, maschinelle Lernmodelle automatisch zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet vollständige Transparenz und Kontrolle über Ihr Projekt.

7. Amazon Sagemaker-Experimente:

Amazon Sagemaker Experiments hilft Ihnen, alle Iterationen zu speichern, die während des Trainings eines Modells durchgeführt wurden. Sie können auf frühere und aktive Experimente zugreifen und diese auch vergleichen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

8. Amazon Sagemaker-Debugger

Amazon Sagemaker Debugger hilft dem Benutzer, Fehler im Modell zu erkennen und zu debuggen, bevor das Modell bereitgestellt wird.

9. Amazon Sagemaker-Pipelines

Amazon Sagemaker Pipelines erstellt einen Workflow für das gesamte Modell des maschinellen Lernens.

Der Arbeitsablauf besteht aus Datenvorbereitung und Modelltraining und -bereitstellung.

10. Amazon Sagemaker-Modellüberwachung

Um genaue Echtzeitmodelle zu erstellen, müssen wir Konzeptabweichungen überwachen. Möglich wird dies durch Amazon Sagemaker Model Monitor.

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Zusammenfassung

Amazon Sagemaker verfügt über eine Reihe von Funktionen, die uns helfen, die Produktivität von Modellen für maschinelles Lernen im Handumdrehen zu erstellen und zu verbessern. Es reduziert die Kosten für die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen um siebzig Prozent, da es ziemlich schnell und hochgradig skalierbar ist.

Dies macht Amazon Sagemaker zu einer der besten Cloud-Service-Plattformen für ML.

Amazon Sagemaker ist nur ein Tool zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen – Sie müssen es so verwenden, dass es Ihren Anforderungen entspricht, wenn Sie Ihre Karriere im Bereich maschinelles Lernen ankurbeln möchten.

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