Mengapa Kami Membutuhkan AWS Sagemaker?

Apakah Anda baru saja menonton seluruh seri lagi? Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana platform streaming online merekomendasikan serial dan film yang Anda sukai?

Ini adalah keajaiban pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. Kecerdasan buatan berfokus pada bagaimana mesin dapat melakukan tugas seperti manusia, sedangkan Pembelajaran mesin mengajarkan mesin untuk membuat model untuk tugas tertentu. Model pembelajaran mesin menggunakan data yang banyak sebagai input dan membentuk pola menggunakan algoritme. Pola tersebut kemudian dibandingkan dengan model yang ada untuk mengetahui keakuratan prediksi. Model-model ini kemudian digunakan untuk membuat analisis real-time. Platform layanan cloud seperti Amazon Sagemaker membantu pengguna dalam melatih dan menerapkan Model Pembelajaran Mesin dalam skala besar.

Artikel ini akan menyoroti fitur utama AWS Sagemaker dan mengapa kami membutuhkan AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker adalah layanan terkelola sepenuhnya yang disediakan oleh layanan cloud terkemuka Amazon Web Service untuk membantu ilmuwan dan pengembang data membangun, melatih, menerapkan model pembelajaran mesin. Anda dapat menggunakannya untuk merancang model pembelajaran mesin dari awal, atau Anda dapat menggunakan algoritme bawaan.

Saat ini, Amazon Sagemaker digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk meningkatkan pelatihan dan antarmuka data, mempercepat model AI yang siap produksi, dan merancang model data yang akurat.

Model ML terdiri dari tiga tahap – Build, Train, dan Deploy. Pertama, ilmuwan data mengumpulkan data yang diperlukan dan menganalisis data untuk membangun dan melatih model ML. Kemudian, seorang insinyur perangkat lunak menyebarkan model ML ke server web skala penuh.

Skala model ML yang berkembang membuat prosesnya rumit dan membosankan, dan di sinilah Amazon Sagemaker datang untuk menyelamatkan.

Bagaimana cara kerja AWS Sagemaker?

Studio Amazon Sagemaker adalah lingkungan pengembangan yang ditafsirkan untuk platform ML. Ini adalah antarmuka visual yang menyediakan akses, kontrol, dan visibilitas lengkap untuk membangun, melatih, menerapkan model ML. Anda dapat membuat buku catatan baru, membuat model otomatis, men-debug dan memodelkan, serta mendeteksi penyimpangan data di studio Amazon Sagemaker .

Membangun

Langkah pertama untuk membuat model pembelajaran mesin adalah merakit data dan membangun kumpulan data yang diperlukan untuk model tersebut.

Amazon Sagemaker menggunakan notebook Jupyter. Notebook Jupyter digunakan untuk membuat, berbagi kode, persamaan, dan presentasi multimedia dalam satu file. Notebook yang dihosting ini membuat visualisasi dan pembuatan kumpulan data menjadi lebih mudah. Data dapat disimpan di Amazon S3. Buku catatan sekali klik membantu berbagi file secara instan.

Misalnya, jika model data Anda tentang perangkat lunak rekomendasi musik. Anda perlu mengumpulkan data. Di sini, itu akan menjadi nama lagu, artis, genre, dll. Dataset ini kemudian diubah menjadi fitur menggunakan Sagemaker Data Wrangler. Konversi Data menjadi fitur membantu menghilangkan noise dari data. Ini membantu membangun data pembelajaran, persyaratan penting untuk model pelatihan.

Kereta

Setelah merakit dan membangun set data, kita perlu melatih model pembelajaran mesin untuk menganalisis dan membuat prediksi. Algoritma ML diperlukan untuk melatih model data, yang dikenal sebagai algoritma pembelajaran dan data pembelajaran. Data pembelajaran terdiri dari kumpulan data yang penting untuk model tertentu. Misalnya, untuk model rekomendasi serial, Anda memerlukan data tentang serial, aktor, sutradara, dll.

AWS Sagemaker memiliki algoritme bawaan pra-instal yang paling umum, yang dapat Anda gunakan sebagai algoritme pembelajaran. Parameter dan hyperparameter disetel untuk mengoptimalkan algoritme. Karena perubahan konstan yang dibuat dalam model, menjadi sulit untuk mengelola pelatihan dan melacak kemajuan. Amazon Sagemaker membantu dalam memantau dan mengatur semua iterasi, seperti perubahan parameter, algoritme, dan kumpulan data. Sagemaker menyimpan semua iterasi sebagai eksperimen.

AWS Sagemaker juga menyediakan debugger. Debugger mendeteksi dan memperbaiki kesalahan standar dalam model. Sagemaker Debugger juga mengirimkan peringatan dan memberikan solusi untuk masalah yang terdeteksi dalam pelatihan. Pengoptimalan AWS Tensorflow membantu membuat model yang cermat dan canggih dalam waktu singkat.

Menyebarkan

Ketika model pelatihan Anda sudah siap, sekarang saatnya untuk menerapkannya. Penyebaran model dengan kata sederhana berarti membuat model tersedia untuk penggunaan waktu nyata dengan bantuan Antarmuka Program Aplikasi (API). Saat model siap menganalisis skenario waktu nyata, kami menerapkan model menggunakan Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker memiliki monitor model yang mendeteksi penyimpangan konsep.

Konsep drift adalah salah satu masalah yang signifikan untuk mencapai akurasi yang tinggi. Ini menunjukkan kesenjangan antara data real-time dan data pembelajaran yang menyebabkan penyimpangan dalam prediksi. Monitor Model Amazon Sagemaker juga memastikan semua model memancarkan metrik utama dan memberikan laporan terperinci yang membantu menyempurnakan model. Amazon Sagemaker juga menghubungkan ujungnya dengan HTTPS, yang terhubung dengan layanan web (API).

Karena Amazon Sagemaker adalah layanan yang disediakan oleh Amazon Web Service (AWS), Amazon Sagemaker dapat mengakses sumber daya lain yang disediakan oleh AWS. Ini membuat proses penyebaran model dalam skala besar menjadi mudah. Salah satu layanan tersebut adalah Amazon Elastic Interface, yang mengurangi biaya inferensi pembelajaran mesin hingga tujuh puluh persen.

Fitur AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker menyediakan banyak fitur yang memudahkan pembuatan model pembelajaran mesin. Beberapa fiturnya adalah:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

Memungkinkan kami mengonversi data menjadi fitur dengan menggunakan transformasi data bawaan.

2. Klarifikasi Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Clarify menyediakan transparansi. Ini menyediakan deteksi bias selama dan setelah pelatihan untuk meningkatkan model data.

3. Kebenaran Dasar Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Ground Truth membantu dalam pelabelan data dan pembuatan model data yang cermat. Akibatnya, biaya pelabelan data dalam proyek pembelajaran mesin skala tinggi dapat dikurangi secara signifikan.

4. Toko Fitur Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store adalah fungsi bawaan tempat Anda dapat menyimpan, berbagi, dan menemukan fitur yang telah Anda buat. Ini juga memiliki fitur ML secara real-time dan dalam batch.

5. Notebook Bawaan Amazon Sagemaker:

Notebook Bawaan Amazon Sagemaker adalah notebook Jupyter. Notebook ini digunakan untuk membuat dan berbagi kode, persamaan, dan presentasi multimedia. Ini disimpan di tempat yang sama dan mudah diakses.

6. Autopilot Amazon Sagemaker:

amazon Sagemaker Autopilot memungkinkan Anda membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin secara otomatis. Ini memberikan transparansi dan kontrol penuh atas proyek Anda.

7. Eksperimen Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments membantu Anda menyimpan semua iterasi yang dibuat selama pelatihan model. Anda dapat mengakses eksperimen sebelumnya dan aktif, dan Anda juga dapat membandingkannya untuk hasil yang lebih baik.

8. Debugger Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger membantu pengguna mendeteksi dan men-debug kesalahan dalam model sebelum penerapan model.

9. Pipa Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines membuat alur kerja untuk seluruh model pembelajaran mesin.

Alur kerja terdiri dari persiapan data serta pelatihan dan penerapan model.

10. Monitor Model Amazon Sagemaker

Untuk membuat model real-time yang akurat, kita perlu memantau konsep drift. Ini dimungkinkan karena Monitor Model Amazon Sagemaker.

Periksa Gaji Arsitek AWS Solutions di India

Ringkasan

Amazon Sagemaker memiliki berbagai fitur yang membantu kami membuat dan meningkatkan produktivitas model pembelajaran mesin dalam waktu singkat. Ini mengurangi biaya pembuatan model pembelajaran mesin hingga tujuh puluh persen karena cukup cepat dan sangat skalabel.

Ini menjadikan Amazon Sagemaker salah satu platform layanan cloud terbaik untuk ML.

Amazon Sagemaker hanyalah alat untuk membuat model pembelajaran mesin – Anda harus menggunakannya agar sesuai dengan kebutuhan Anda jika Anda ingin memulai karir pembelajaran mesin Anda.

upGrad: Pembelajaran Kekuatan Online – Kursus Pembelajaran Mesin adalah peluang bagus untuk meningkatkan keterampilan. Pelajari keterampilan sesuai permintaan seperti Pembelajaran Mendalam, NLP, MLOps, membangun strategi AI, mengerjakan 15+ proyek industri & berbagai alat pemrograman.

Pelajari Kursus ML dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Berikut ini adalah sorotan dari upGrad: Pembelajaran Daya Online – Kursus Pembelajaran Mesin

• 15+ Studi Kasus dan Tugas
• Sesi Bimbingan Karir(1:1)
• 3 Pilihan untuk menyesuaikan jalur belajar Anda
• 600+ Jam Belajar
• Program PG Eksekutif dari IIIT Bangalore & Status Alumni
• Kamp Pelatihan Karir

Daftar hari ini dan pelajari dari yang terbaik!