なぜAWSSagemakerが必要なのですか？

シリーズ全体をもう一度一気見しましたか？ オンラインストリーミングプラットフォームが、楽しんでいるシリーズや映画をどのように推奨しているか疑問に思ったことはありませんか？

これが機械学習の魔法です。 機械学習は人工知能の一分野です。 人工知能は、機械が人間のようなタスクを実行する方法に焦点を当てていますが、機械学習は、特定のタスクのモデルを作成するように機械に教えます。 機械学習モデルは、大量のデータを入力として使用し、アルゴリズムを使用してパターンを形成します。 次に、パターンを既存のモデルと比較して、予測の精度を判断します。 これらのモデルは、リアルタイム分析を行うために使用されます。 Amazon Sagemakerなどのクラウドサービスプラットフォームは、大規模な機械学習モデルのトレーニングとデプロイでユーザーを支援します。

この記事では、AWS Sagemakerの主な機能と、AWSSagemakerが必要な理由について説明します。

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemakerは、主要なクラウドサービスであるアマゾンウェブサービスによって提供されるフルマネージドサービスであり、データサイエンティストと開発者が機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするのを支援します。 これを使用して、機械学習モデルを最初から設計することも、組み込みのアルゴリズムを使用することもできます。

現在、Amazon Sagemakerは、データトレーニングとインターフェースの強化、本番環境に対応したAIモデルの高速化、正確なデータモデルの設計など、さまざまな目的で使用されています。

MLモデルは、ビルド、トレーニング、デプロイの3つの段階で構成されます。 まず、データサイエンティストは必要なデータを蓄積し、そのデータを分析してMLモデルを構築およびトレーニングします。 次に、ソフトウェアエンジニアがMLモデルを本格的なWebサーバーにデプロイします。

MLモデルの規模が拡大しているため、プロセスは複雑で退屈なものになっています。ここで、AmazonSagemakerが救いの手を差し伸べます。

AWS Sagemakerはどのように機能しますか？

Amazon Sagemaker studioは、MLプラットフォーム用に解釈された開発環境です。 これは、MLモデルを構築、トレーニング、デプロイするための完全なアクセス、制御、および可視性を提供するビジュアルインターフェイスです。 Amazon Sagemaker studioで、新しいノートブックの作成、自動モデルの作成、デバッグとモデル化、データドリフトの検出を行うことができます。

建てる

機械学習モデルを作成するための最初のステップは、データを組み立て、モデルに必要なデータセットを構築することです。

AmazonSagemakerはJupyterノートブックを使用しています。 Jupyter Notebookは、1つのファイルでコード、方程式、マルチメディアプレゼンテーションを作成、共有するために使用されます。 これらのホストされたノートブックにより、データセットの視覚化と作成が容易になります。 データはAmazonS3に保存できます。 ワンクリックノートブックは、ファイルを即座に共有するのに役立ちます。

たとえば、データモデルが音楽推奨ソフトウェアに関するものである場合です。 データを収集する必要があります。 ここでは、曲名、アーティスト、ジャンルなどになります。これらのデータセットは、SagemakerDataWranglerを使用して機能に変換されます。 データを機能に変換すると、データからノイズを取り除くのに役立ちます。 これは、モデルのトレーニングに不可欠な要件である学習データの構築に役立ちます。

訓練

データセットを組み立てて構築した後、機械学習モデルをトレーニングして分析し、予測を行う必要があります。 MLアルゴリズムは、学習アルゴリズムおよび学習データと呼ばれるデータモデルをトレーニングするために必要です。 学習データは、特定のモデルに不可欠なデータセットで構成されています。 たとえば、シリーズ推奨モデルの場合、シリーズ、俳優、監督などに関するデータが必要です。

AWS Sagemakerには、学習アルゴリズムとして使用できる最も一般的なプリインストールされた組み込みアルゴリズムがあります。 パラメータとハイパーパラメータは、アルゴリズムを最適化するように調整されています。 モデルは常に変更されているため、トレーニングの管理と進捗状況の追跡が困難になります。 Amazon Sagemakerは、パラメーター、アルゴリズム、データセットの変更など、すべての反復の監視と整理に役立ちます。 Sagemakerは、すべての反復を実験として保存します。

AWSSagemakerはデバッガーも提供します。 デバッガーは、モデルの標準エラーを検出して修正します。 Sagemaker Debuggerは警告も送信し、トレーニングで検出された問題の解決策を提供します。 AWS Tensorflowの最適化は、細心の注意を払った洗練されたモデルを短期間で作成するのに役立ちます。

配備

トレーニングモデルの準備ができたら、それらを展開します。 簡単な言葉でモデルを展開するということは、アプリケーションプログラムインターフェイス（API）を使用してモデルをリアルタイムで使用できるようにすることを意味します。 モデルがリアルタイムシナリオを分析する準備ができたら、AmazonSagemakerを使用してモデルをデプロイします。 Amazon Sagemakerには、コンセプトドリフトを検出するモデルモニターがあります。

コンセプトドリフトは、高精度を達成するための重要な問題の1つです。 これは、予測のドリフトを引き起こすリアルタイムデータと学習データの間のギャップを示します。 Amazon Sagemaker Modelモニターは、すべてのモデルが主要なメトリックを出力することを確認し、モデルの拡張に役立つ詳細なレポートを提供します。 Amazon Sagemakerは、Webサービス（API）に接続するHTTPSでエンドを接続します。

AmazonSagemakerはAmazonWebService（AWS）が提供するサービスであるため、AWSが提供する他のリソースにアクセスできます。 これにより、モデルを大規模に展開するプロセスが簡単になります。 そのようなサービスの1つがAmazonElasticInterfaceで、機械学習の推論コストを70％削減します。

AWSSagemakerの機能

Amazon Sagemakerは、機械学習モデルの作成を簡単にする多くの機能を提供します。 機能の一部は次のとおりです。

1. Amazon Sagemaker Datawrangler：

組み込みのデータ変換を使用して、データを機能に変換できます。

2. Amazon Sagemakerの明確化：

Amazon Sagemaker Clarifyは透明性を提供します。トレーニング中およびトレーニング後にバイアスを検出して、データモデルを改善します。

3. Amazon Sagemaker Ground Truth：

Amazon Sagemaker Ground Truthは、データのラベル付けと綿密なデータモデルの作成に役立ちます。 その結果、大規模な機械学習プロジェクトでのデータラベリングコストを大幅に削減できます。

4. Amazon Sagemaker Features Store：

Amazon Sagemaker Features Storeは、作成した機能を保存、共有、検出できる組み込み関数です。 また、リアルタイムおよびバッチでML機能を備えています。

5. Amazon Sagemakerビルトインノートブック：

Amazon Sagemakerビルトインノートブックは、Jupyterノートブックです。 これらのノートブックは、コード、方程式、およびマルチメディアプレゼンテーションを作成および共有するために使用されます。 これらは同じ場所に保管されており、簡単にアクセスできます。

6. Amazon Sagemaker Autopilot：

amazon Sagemaker Autopilotを使用すると、機械学習モデルを自動的に構築、トレーニング、デプロイできます。 プロジェクトの完全な透明性と制御を提供します。

7. Amazon Sagemakerの実験：

Amazon Sagemaker Experimentsは、モデルのトレーニング中に行われたすべての反復を保存するのに役立ちます。 以前のアクティブな実験にアクセスできます。また、それらを比較してより良い結果を得ることができます。

8. Amazon SagemakerDebugger

Amazon Sagemaker Debbugerは、モデルをデプロイする前に、ユーザーがモデルのエラーを検出してデバッグするのに役立ちます。

9.AmazonSagemakerパイプライン

Amazon Sagemaker Pipelinesは、機械学習モデル全体のワークフローを作成します。

ワークフローは、データの準備とモデルのトレーニングおよび展開で構成されます。

10.AmazonSagemakerモデルモニター

正確なリアルタイムモデルを作成するには、コンセプトドリフトを監視する必要があります。 これは、Amazon SagemakerModelMonitorが原因で可能になります。

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概要

Amazon Sagemakerには、機械学習モデルの生産性を短時間で作成および強化するのに役立つさまざまな機能があります。 非常に高速で拡張性が高いため、機械学習モデルの作成コストを70％削減します。

これにより、AmazonSagemakerはMLに最適なクラウドサービスプラットフォームの1つになります。

Amazon Sagemakerは、機械学習モデルを作成するための単なるツールです。機械学習のキャリアを開始したい場合は、ニーズに合わせてそれを使用する必要があります。

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