Perché abbiamo bisogno di AWS Sagemaker?

Hai appena guardato di nuovo un'intera serie? Ti sei chiesto come le piattaforme di streaming online consigliano serie e film che ti piacciono?

Questa è la magia dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale si concentra su come le macchine possono eseguire compiti simili a quelli umani, mentre l'apprendimento automatico insegna a una macchina a creare modelli per compiti particolari. I modelli di apprendimento automatico utilizzano dati voluminosi come input e formano un modello utilizzando un algoritmo. Il modello viene quindi confrontato con i modelli esistenti per determinare l'accuratezza della previsione. Questi modelli vengono poi utilizzati per effettuare analisi in tempo reale. Le piattaforme di servizi cloud come Amazon Sagemaker assistono gli utenti nella formazione e nella distribuzione di modelli di machine learning su vasta scala.

Questo articolo metterà in evidenza le funzionalità chiave di AWS Sagemaker e perché abbiamo bisogno di AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker è un servizio completamente gestito fornito dal principale servizio cloud Amazon Web Service per aiutare i data scientist e gli sviluppatori a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. Puoi usarlo per progettare da zero un modello di apprendimento automatico oppure puoi utilizzare l'algoritmo integrato.

Oggi, Amazon Sagemaker viene utilizzato per vari scopi, tra cui il miglioramento dell'addestramento dei dati e delle interfacce, l'accelerazione di modelli di intelligenza artificiale pronti per la produzione e la progettazione di modelli di dati accurati.

I modelli ML comprendono tre fasi: creazione, addestramento e distribuzione. In primo luogo, i data scientist accumulano i dati richiesti e li analizzano per creare e addestrare modelli ML. Quindi, un ingegnere del software distribuisce il modello ML su un server Web su vasta scala.

Le crescenti dimensioni dei modelli ML rendono il processo complesso e noioso, ed è qui che Amazon Sagemaker viene in soccorso.

Come funziona AWS Sagemaker?

Amazon Sagemaker Studio è un ambiente di sviluppo interpretato per piattaforme ML. È un'interfaccia visiva che fornisce accesso, controllo e visibilità completi per creare, addestrare e distribuire un modello ML. Puoi creare nuovi notebook, creare modelli automatici, eseguire il debug e modellare e rilevare le derive di dati in Amazon Sagemaker Studio.

Costruire

Il primo passaggio per la creazione di un modello di machine learning è l'assemblaggio dei dati e la creazione dei set di dati necessari per il modello.

Amazon Sagemaker utilizza i notebook Jupyter. I taccuini Jupyter vengono utilizzati per creare, condividere codici, equazioni e presentazioni multimediali in un unico file. Questi notebook ospitati semplificano la visualizzazione e la creazione di set di dati. I dati possono essere archiviati in Amazon S3. I taccuini con un clic aiutano a condividere i file all'istante.

Ad esempio, se il tuo modello di dati riguarda un software di raccomandazione musicale. Devi raccogliere dati. Qui, sarebbe il nome del brano, l'artista, il genere, ecc. Questi set di dati vengono quindi convertiti in funzionalità utilizzando Sagemaker Data Wrangler. La conversione dei dati in funzionalità aiuta a rimuovere il rumore dai dati. Questo aiuta a costruire i dati di apprendimento, un requisito essenziale per i modelli di formazione.

Treno

Dopo aver assemblato e creato set di dati, è necessario addestrare il modello di apprendimento automatico per analizzare e fare previsioni. Gli algoritmi ML sono necessari per addestrare modelli di dati, noti come algoritmi di apprendimento e dati di apprendimento. I dati di apprendimento comprendono i set di dati che sono essenziali per un particolare modello. Ad esempio, per un modello di raccomandazione di serie, sono necessari dati su serie, attori, registi, ecc.

AWS Sagemaker ha gli algoritmi integrati preinstallati più comuni, che puoi utilizzare come algoritmo di apprendimento. I parametri e gli iperparametri sono ottimizzati per ottimizzare l'algoritmo. A causa delle continue modifiche apportate al modello, diventa difficile gestire la formazione e tenere traccia dei progressi. Amazon Sagemaker aiuta a monitorare e organizzare tutte le iterazioni, come le modifiche ai parametri, agli algoritmi e ai set di dati. Sagemaker memorizza tutte le iterazioni come esperimenti.

AWS Sagemaker fornisce anche un debugger. Il debugger rileva e corregge qualsiasi errore standard nel modello. Il Sagemaker Debugger invia anche avvisi e fornisce una soluzione per i problemi rilevati durante l'allenamento. L'ottimizzazione di AWS Tensorflow aiuta a creare modelli meticolosi e sofisticati in un breve periodo.

Distribuire

Quando i tuoi modelli di addestramento sono pronti, è il momento di implementarli. La distribuzione del modello in parole semplici significa rendere disponibile un modello per l'uso in tempo reale con l'aiuto delle API (Application Program Interfaces). Quando un modello è pronto per analizzare scenari in tempo reale, distribuiamo il modello utilizzando Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker ha un monitor modello che rileva le derive concettuali.

La deriva concettuale è uno dei problemi significativi per ottenere un'elevata precisione. Denota il divario tra i dati in tempo reale e i dati di apprendimento che provoca una deriva nella previsione. Il monitoraggio del modello Amazon Sagemaker garantisce inoltre che tutti i modelli emettano parametri chiave e fornisce un report dettagliato che aiuta a migliorare il modello. Amazon Sagemaker collega anche l'estremità con HTTPS, che si connette con i servizi Web (API).

Poiché Amazon Sagemaker è un servizio fornito da Amazon Web Service (AWS), può accedere ad altre risorse fornite da AWS. Ciò semplifica il processo di distribuzione dei modelli su larga scala. Uno di questi servizi è Amazon Elastic Interface, che riduce il costo dell'inferenza di machine learning del settanta per cento.

Funzionalità di AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker offre molte funzionalità che semplificano la creazione di modelli di machine learning. Alcune delle caratteristiche sono:

1. Datawrangler di Amazon Sagemaker:

Ci consente di convertire i dati in funzionalità utilizzando la trasformazione dei dati incorporata.

2. Amazon Sagemaker Chiarire:

Amazon Sagemaker Clarify fornisce trasparenza.it fornisce il rilevamento delle distorsioni durante e dopo il training per migliorare i modelli di dati.

3. Verità fondamentale di Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Ground Truth aiuta nell'etichettatura dei dati e nella creazione di modelli di dati meticolosi. Di conseguenza, i costi di etichettatura dei dati nei progetti di machine learning su larga scala possono essere notevolmente ridotti.

4. Negozio delle caratteristiche di Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store è una funzione integrata in cui puoi archiviare, condividere e scoprire le funzionalità che hai creato. Ha anche funzionalità ML in tempo reale e in batch.

5. Notebook integrato Amazon Sagemaker:

I notebook integrati Amazon Sagemaker sono notebook Jupyter. Questi taccuini vengono utilizzati per creare e condividere codici, equazioni e presentazioni multimediali. Questi sono conservati nello stesso posto e sono facilmente accessibili.

6. Pilota automatico Amazon Sagemaker:

amazon Sagemaker Autopilot ti consente di creare, addestrare e distribuire automaticamente modelli di machine learning. Fornisce completa trasparenza e controllo sul tuo progetto.

7. Esperimenti Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments ti aiuta a memorizzare tutte le iterazioni effettuate durante l'addestramento di un modello. Puoi accedere agli esperimenti precedenti e attivi e puoi anche confrontarli per ottenere risultati migliori.

8. Amazon Sagemaker Debugger

Amazon Sagemaker Debbuger aiuta l'utente a rilevare ed eseguire il debug degli errori nel modello prima della distribuzione del modello.

9. Condutture Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines crea un flusso di lavoro per l'intero modello di machine learning.

Il flusso di lavoro consiste nella preparazione dei dati e nella formazione e distribuzione del modello.

10. Monitor modello Amazon Sagemaker

Per creare modelli accurati in tempo reale, dobbiamo monitorare le derive concettuali. Ciò è possibile grazie a Amazon Sagemaker Model Monitor.

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Sommario

Amazon Sagemaker ha una gamma di funzionalità che ci aiutano a creare e migliorare la produttività dei modelli di machine learning in pochissimo tempo. Riduce del 70% il costo di creazione di un modello di apprendimento automatico poiché è piuttosto veloce e altamente scalabile.

Ciò rende Amazon Sagemaker una delle migliori piattaforme di servizi cloud per ML.

Amazon Sagemaker è solo uno strumento per la creazione di un modello di machine learning: dovrai usarlo per soddisfare le tue esigenze se stai cercando di dare il via alla tua carriera di machine learning.

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