Pourquoi avons-nous besoin d'AWS Sagemaker ?

Vous venez de regarder à nouveau une série entière ? Vous êtes-vous demandé comment les plateformes de streaming en ligne vous recommandent les séries et les films que vous aimez ?

C'est la magie de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle se concentre sur la façon dont les machines peuvent effectuer des tâches de type humain, tandis que l'apprentissage automatique apprend à une machine à créer des modèles pour des tâches particulières. Les modèles d'apprentissage automatique utilisent des données volumineuses comme entrées et forment un modèle à l'aide d'un algorithme. Le modèle est ensuite comparé aux modèles existants pour déterminer la précision de la prédiction. Ces modèles sont ensuite utilisés pour effectuer des analyses en temps réel. Les plates-formes de services cloud telles qu'Amazon Sagemaker aident les utilisateurs à former et à déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.

Cet article mettra en évidence les fonctionnalités clés d'AWS Sagemaker et pourquoi nous avons besoin d'AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker est un service entièrement géré fourni par le principal service cloud Amazon Web Service pour aider les data scientists et les développeurs à créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez l'utiliser pour concevoir un modèle d'apprentissage automatique à partir de zéro, ou vous pouvez utiliser l'algorithme intégré.

Aujourd'hui, Amazon Sagemaker est utilisé à diverses fins, notamment l'amélioration de la formation aux données et des interfaces, l'accélération des modèles d'IA prêts pour la production et la conception de modèles de données précis.

Les modèles ML comprennent trois étapes : construire, former et déployer. Tout d'abord, les scientifiques des données accumulent les données requises et analysent les données pour créer et former des modèles ML. Ensuite, un ingénieur logiciel déploie le modèle ML sur un serveur Web complet.

Les échelles croissantes des modèles ML rendent le processus complexe et fastidieux, et c'est là qu'Amazon Sagemaker vient à la rescousse.

Comment fonctionne AWS Sagemaker ?

Amazon Sagemaker studio est un environnement de développement interprété pour les plates-formes ML. Il s'agit d'une interface visuelle qui offre un accès, un contrôle et une visibilité complets pour créer, former et déployer un modèle ML. Vous pouvez créer de nouveaux blocs-notes, créer des modèles automatiques, déboguer et modéliser et détecter les dérives de données dans le studio Amazon Sagemaker .

Construire

La première étape de la création d'un modèle d'apprentissage automatique consiste à assembler des données et à créer les ensembles de données requis pour le modèle.

Amazon Sagemaker utilise des blocs-notes Jupyter. Les cahiers Jupyter sont utilisés pour créer, partager des codes, des équations et des présentations multimédias dans un seul fichier. Ces blocs-notes hébergés facilitent la visualisation et la création d'ensembles de données. Les données peuvent être stockées dans Amazon S3. Les blocs-notes en un clic aident à partager des fichiers instantanément.

Par exemple, si votre modèle de données concerne un logiciel de recommandation musicale. Vous devez collecter des données. Ici, ce serait le nom de la chanson, l'artiste, le genre, etc. Ces ensembles de données sont ensuite convertis en fonctionnalités à l'aide du Sagemaker Data Wrangler. La conversion des données en fonctionnalités aide à éliminer le bruit des données. Cela aide à construire les données d'apprentissage, une exigence essentielle pour les modèles de formation.

Former

Après avoir assemblé et créé des ensembles de données, nous devons former le modèle d'apprentissage automatique pour analyser et faire des prédictions. Les algorithmes ML sont nécessaires pour former des modèles de données, appelés algorithmes d'apprentissage et données d'apprentissage. Les données d'apprentissage comprennent les ensembles de données qui sont essentiels pour un modèle particulier. Par exemple, pour un modèle de recommandation de séries, vous avez besoin de données sur les séries, les acteurs, les réalisateurs, etc.

AWS Sagemaker possède les algorithmes intégrés préinstallés les plus courants, que vous pouvez utiliser comme algorithme d'apprentissage. Les paramètres et les hyperparamètres sont réglés pour optimiser l'algorithme. En raison des changements constants apportés au modèle, il devient difficile de gérer la formation et de suivre les progrès. Amazon Sagemaker aide à surveiller et à organiser toutes les itérations, telles que les changements de paramètres, d'algorithmes et d'ensembles de données. Sagemaker stocke toutes les itérations en tant qu'expériences.

AWS Sagemaker fournit également un débogueur. Le débogueur détecte et corrige toute erreur standard dans le modèle. Le débogueur Sagemaker envoie également des avertissements et fournit une solution aux problèmes détectés lors de la formation. L'optimisation AWS Tensorflow permet de créer des modèles méticuleux et sophistiqués en peu de temps.

Déployer

Lorsque vos modèles de formation sont prêts, il est temps de les déployer. Le déploiement du modèle en termes simples signifie rendre un modèle disponible pour une utilisation en temps réel à l'aide d'interfaces de programme d'application (API). Lorsqu'un modèle est prêt à analyser des scénarios en temps réel, nous déployons le modèle à l'aide d'Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker dispose d'un moniteur de modèle qui détecte les dérives de concept.

La dérive de concept est l'un des problèmes importants pour atteindre une précision élevée. Il dénote l'écart entre les données en temps réel et les données d'apprentissage qui provoque une dérive dans la prédiction. Le moniteur de modèle Amazon Sagemaker garantit également que tous les modèles émettent des mesures clés et fournit un rapport détaillé qui aide à améliorer le modèle. Amazon Sagemaker connecte également la fin avec HTTPS, qui se connecte aux services Web (API).

Comme Amazon Sagemaker est un service fourni par Amazon Web Service (AWS), il peut accéder à d'autres ressources fournies par AWS. Cela facilite le processus de déploiement de modèles à grande échelle. L'un de ces services est Amazon Elastic Interface, qui réduit de 70 % le coût d'inférence de l'apprentissage automatique.

Fonctionnalités d'AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker fournit de nombreuses fonctionnalités qui facilitent la création de modèles d'apprentissage automatique. Certaines des fonctionnalités sont :

1. Gestionnaire de données Amazon Sagemaker :

Nous permet de convertir des données en fonctionnalités à l'aide de la transformation de données intégrée.

2. Amazon Sagemaker Clarifier :

Amazon Sagemaker Clarify fournit la transparence. Il fournit une détection des biais pendant et après la formation pour améliorer les modèles de données.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth :

Amazon Sagemaker Ground Truth aide à étiqueter les données et à créer des modèles de données méticuleux. En conséquence, les coûts d'étiquetage des données dans les projets d'apprentissage automatique à grande échelle peuvent être considérablement réduits.

4. Magasin de fonctionnalités Amazon Sagemaker :

Amazon Sagemaker Features Store est une fonction intégrée dans laquelle vous pouvez stocker, partager et découvrir les fonctionnalités que vous avez créées. Il dispose également de fonctionnalités ML en temps réel et par lots.

5. Bloc-notes intégré Amazon Sagemaker :

Les blocs-notes intégrés Amazon Sagemaker sont des blocs-notes Jupyter. Ces cahiers sont utilisés pour créer et partager des codes, des équations et des présentations multimédias. Ceux-ci sont stockés au même endroit et sont facilement accessibles.

6. Pilote automatique Amazon Sagemaker :

amazon Sagemaker Autopilot vous permet de créer, former et déployer automatiquement des modèles d'apprentissage automatique. Il offre une transparence et un contrôle complets sur votre projet.

7. Expériences Amazon Sagemaker :

Amazon Sagemaker Experiments vous aide à stocker toutes les itérations effectuées lors de la formation d'un modèle. Vous pouvez accéder aux expériences précédentes et actives, et vous pouvez également les comparer pour de meilleurs résultats.

8. Débogueur Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger aide l'utilisateur à détecter et à déboguer les erreurs dans le modèle avant le déploiement du modèle.

9. Pipelines Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines crée un flux de travail pour l'ensemble du modèle d'apprentissage automatique.

Le flux de travail comprend la préparation des données et la formation et le déploiement du modèle.

10. Moniteur de modèle Amazon Sagemaker

Pour créer des modèles précis en temps réel, nous devons surveiller les dérives conceptuelles. Ceci est possible grâce à Amazon Sagemaker Model Monitor.

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Sommaire

Amazon Sagemaker propose une gamme de fonctionnalités qui nous aident à créer et à améliorer la productivité des modèles d'apprentissage automatique en un rien de temps. Il réduit de 70 % le coût de création d'un modèle d'apprentissage automatique, car il est assez rapide et hautement évolutif.

Cela fait d'Amazon Sagemaker l'une des meilleures plates-formes de services cloud pour le ML.

Amazon Sagemaker n'est qu'un outil pour créer un modèle d'apprentissage automatique - vous devrez l'utiliser pour répondre à vos besoins si vous cherchez à démarrer votre carrière en apprentissage automatique.

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