¿Por qué necesitamos AWS Sagemaker?

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Esta es la magia del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial. La inteligencia artificial se enfoca en cómo las máquinas pueden realizar tareas similares a las humanas, mientras que el aprendizaje automático le enseña a una máquina a crear modelos para tareas particulares. Los modelos de aprendizaje automático usan datos voluminosos como entradas y forman un patrón usando un algoritmo. Luego, el patrón se compara con los modelos existentes para determinar la precisión de la predicción. Estos modelos se utilizan luego para realizar análisis en tiempo real. Las plataformas de servicios en la nube, como Amazon Sagemaker, ayudan a los usuarios a entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a gran escala.

Este artículo destacará las características clave de AWS Sagemaker y por qué necesitamos AWS Sagemaker.

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Amazon Sagemaker es un servicio completamente administrado proporcionado por el servicio en la nube líder Amazon Web Service para ayudar a los científicos y desarrolladores de datos a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Puede usarlo para diseñar un modelo de aprendizaje automático desde cero, o puede usar el algoritmo incorporado.

En la actualidad, Amazon Sagemaker se usa para diversos fines, incluida la mejora de la capacitación y las interfaces de datos, la aceleración de los modelos de IA listos para la producción y el diseño de modelos de datos precisos.

Los modelos de ML comprenden tres etapas: construir, entrenar e implementar. Primero, los científicos de datos acumulan los datos requeridos y los analizan para construir y entrenar modelos ML. Luego, un ingeniero de software implementa el modelo ML en un servidor web a gran escala.

Las escalas crecientes de los modelos de ML hacen que el proceso sea complejo y tedioso, y aquí es donde Amazon Sagemaker viene al rescate.

¿Cómo funciona AWS Sagemaker?

Amazon Sagemaker Studio es un entorno de desarrollo interpretado para plataformas ML. Es una interfaz visual que brinda acceso, control y visibilidad completos para crear, entrenar e implementar un modelo de ML. Puede crear nuevos cuadernos, crear modelos automáticos, depurar y modelar y detectar desviaciones de datos en el estudio de Amazon Sagemaker .

Construir

El primer paso para crear un modelo de aprendizaje automático es ensamblar datos y crear los conjuntos de datos necesarios para el modelo.

Amazon Sagemaker utiliza cuadernos Jupyter. Los portátiles Jupyter se utilizan para crear, compartir códigos, ecuaciones y presentaciones multimedia en un solo archivo. Estos cuadernos alojados facilitan la visualización y creación de conjuntos de datos. Los datos se pueden almacenar en Amazon S3. Los cuadernos de un solo clic ayudan a compartir archivos al instante.

Por ejemplo, si su modelo de datos se trata de un software de recomendación de música. Necesitas recopilar datos. Aquí, sería el nombre de la canción, el artista, el género, etc. Estos conjuntos de datos luego se convierten en características utilizando Sagemaker Data Wrangler. La conversión de datos en características ayuda a eliminar el ruido de los datos. Esto ayuda a construir los datos de aprendizaje, un requisito esencial para los modelos de entrenamiento.

Entrenar

Después de ensamblar y crear conjuntos de datos, debemos entrenar el modelo de aprendizaje automático para analizar y hacer predicciones. Se requieren algoritmos de ML para entrenar modelos de datos, conocidos como algoritmos de aprendizaje y datos de aprendizaje. Los datos de aprendizaje comprenden los conjuntos de datos que son esenciales para un modelo en particular. Por ejemplo, para un modelo de recomendación de series, requieres datos sobre series, actores, directores, etc.

AWS Sagemaker tiene los algoritmos integrados preinstalados más comunes, que puede utilizar como algoritmo de aprendizaje. Los parámetros e hiperparámetros se ajustan para optimizar el algoritmo. Debido a los cambios constantes que se realizan en el modelo, se vuelve difícil administrar la capacitación y seguir el progreso. Amazon Sagemaker ayuda a monitorear y organizar todas las iteraciones, como cambios en parámetros, algoritmos y conjuntos de datos. Sagemaker almacena todas las iteraciones como experimentos.

AWS Sagemaker también proporciona un depurador. El depurador detecta y corrige cualquier error estándar en el modelo. El Sagemaker Debugger también envía avisos y da solución a los problemas detectados en el entrenamiento. La optimización de AWS Tensorflow ayuda a crear modelos meticulosos y sofisticados en un período breve.

Desplegar

Cuando sus modelos de entrenamiento estén listos, es hora de implementarlos. La implementación del modelo en palabras simples significa hacer que un modelo esté disponible para su uso en tiempo real con la ayuda de las interfaces de programación de aplicaciones (API). Cuando un modelo está listo para analizar escenarios en tiempo real, implementamos el modelo mediante Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker tiene un monitor modelo que detecta desviaciones de conceptos.

La desviación del concepto es uno de los problemas importantes para lograr una alta precisión. Denota la brecha entre los datos en tiempo real y los datos de aprendizaje que provocan una desviación en la predicción. El monitor de modelos de Amazon Sagemaker también garantiza que todos los modelos emitan métricas clave y proporciona un informe detallado que ayuda a mejorar el modelo. Amazon Sagemaker también conecta el extremo con HTTPS, que se conecta con los servicios web (API).

Como Amazon Sagemaker es un servicio proporcionado por Amazon Web Service (AWS), puede acceder a otros recursos proporcionados por AWS. Esto facilita el proceso de implementación de modelos a gran escala. Uno de esos servicios es Amazon Elastic Interface, que reduce el costo de inferencia de aprendizaje automático en un setenta por ciento.

Características de AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker ofrece muchas funciones que facilitan la creación de modelos de aprendizaje automático. Algunas de las características son:

1. Administrador de datos de Amazon Sagemaker:

Nos permite convertir datos en funciones mediante la transformación de datos integrada.

2. Amazon Sagemaker aclara:

Amazon Sagemaker Clarify proporciona transparencia. Proporciona detección de sesgos durante y después del entrenamiento para mejorar los modelos de datos.

3. Verdad básica de Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Ground Truth ayuda en el etiquetado de datos y la creación de modelos de datos meticulosos. Como resultado, los costos de etiquetado de datos en proyectos de aprendizaje automático a gran escala pueden reducirse significativamente.

4. Tienda de características de Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store es una función integrada en la que puede almacenar, compartir y descubrir las funciones que ha creado. También tiene funciones de ML en tiempo real y por lotes.

5. Cuaderno integrado de Amazon Sagemaker:

Los portátiles integrados de Amazon Sagemaker son portátiles Jupyter. Estos cuadernos se utilizan para crear y compartir códigos, ecuaciones y presentaciones multimedia. Estos se almacenan en el mismo lugar y son de fácil acceso.

6. Piloto automático de Amazon Sagemaker:

amazon Sagemaker Autopilot le permite crear, entrenar e implementar automáticamente modelos de aprendizaje automático. Proporciona total transparencia y control sobre su proyecto.

7. Experimentos de Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments lo ayuda a almacenar todas las iteraciones realizadas durante el entrenamiento de un modelo. Puede acceder a experimentos anteriores y activos, y también puede compararlos para obtener mejores resultados.

8. Depurador de Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger ayuda al usuario a detectar y depurar errores en el modelo antes de la implementación del modelo.

9. Canalizaciones de Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines crea un flujo de trabajo para todo el modelo de aprendizaje automático.

El flujo de trabajo consta de preparaciones de datos y entrenamiento e implementación de modelos.

10. Monitor de modelo de Amazon Sagemaker

Para crear modelos precisos en tiempo real, necesitamos monitorear las variaciones de concepto. Esto es posible gracias a Amazon Sagemaker Model Monitor.

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Resumen

Amazon Sagemaker tiene una variedad de características que nos ayudan a crear y mejorar la productividad de los modelos de aprendizaje automático en muy poco tiempo. Reduce el costo de hacer un modelo de aprendizaje automático en un setenta por ciento, ya que es bastante rápido y altamente escalable.

Esto convierte a Amazon Sagemaker en una de las mejores plataformas de servicios en la nube para ML.

Amazon Sagemaker es solo una herramienta para crear un modelo de aprendizaje automático: tendrá que usarlo para satisfacer sus necesidades si desea iniciar su carrera de aprendizaje automático.

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