AWS Sagemaker가 필요한 이유는 무엇입니까?

전체 시리즈를 다시 폭식으로 시청하셨습니까? 온라인 스트리밍 플랫폼이 좋아하는 시리즈와 영화를 어떻게 추천하는지 궁금하신가요?

이것이 머신 러닝의 마법입니다. 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야입니다. 인공 지능은 기계가 인간과 같은 작업을 수행하는 방법에 중점을 둔 반면 기계 학습은 기계가 특정 작업에 대한 모델을 생성하도록 가르칩니다. 기계 학습 모델은 방대한 데이터를 입력으로 사용하고 알고리즘을 사용하여 패턴을 형성합니다. 그런 다음 패턴을 기존 모델과 비교하여 예측의 정확도를 결정합니다. 그런 다음 이러한 모델을 사용하여 실시간 분석을 수행합니다. Amazon Sagemaker와 같은 클라우드 서비스 플랫폼은 사용자가 기계 학습 모델을 대규모로 교육 및 배포할 수 있도록 지원합니다.

이 기사에서는 AWS Sagemaker의 주요 기능과 AWS Sagemaker가 필요한 이유를 강조합니다.

아마존 세이지메이커

Amazon Sagemaker는 데이터 과학자와 개발자가 기계 학습 모델을 구축, 교육, 배포할 수 있도록 지원하는 최고의 클라우드 서비스 Amazon Web Service에서 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 이를 사용하여 처음부터 기계 학습 모델을 설계하거나 내장된 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

오늘날 Amazon Sagemaker는 데이터 교육 및 인터페이스 향상, 프로덕션 준비 AI 모델 가속화, 정확한 데이터 모델 설계를 비롯한 다양한 목적으로 사용됩니다.

ML 모델은 빌드, 학습 및 배포의 세 단계로 구성됩니다. 첫째, 데이터 과학자는 필요한 데이터를 축적하고 데이터를 분석하여 ML 모델을 구축하고 훈련합니다. 그런 다음 소프트웨어 엔지니어가 ML 모델을 본격적인 웹 서버에 배포합니다.

ML 모델의 규모가 커짐에 따라 프로세스가 복잡하고 지루해지며 Amazon Sagemaker가 도움을 드립니다.

AWS Sagemaker는 어떻게 작동합니까?

Amazon Sagemaker 스튜디오는 ML 플랫폼용 해석 개발 환경입니다. ML 모델을 구축, 교육, 배포하기 위한 완전한 액세스, 제어 및 가시성을 제공하는 시각적 인터페이스입니다. Amazon Sagemaker 스튜디오 에서 새 노트북을 만들고, 자동 모델을 만들고, 디버그 및 모델링하고, 데이터 드리프트를 감지할 수 있습니다 .

짓다

머신 러닝 모델을 생성하기 위한 첫 번째 단계는 데이터를 조합하고 모델에 필요한 데이터 세트를 구축하는 것입니다.

Amazon Sagemaker는 Jupyter 노트북을 사용합니다. Jupyter 노트북은 하나의 파일에서 코드, 방정식 및 멀티미디어 프레젠테이션을 만들고 공유하는 데 사용됩니다. 이러한 호스팅된 노트북을 사용하면 데이터 세트를 더 쉽게 시각화하고 생성할 수 있습니다. 데이터는 Amazon S3에 저장할 수 있습니다. 원클릭 노트북은 즉시 파일을 공유하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 데이터 모델이 음악 추천 소프트웨어에 관한 것이라면. 데이터를 수집해야 합니다. 여기에는 노래 이름, 아티스트, 장르 등이 있습니다. 그런 다음 이러한 데이터 세트는 Sagemaker Data Wrangler를 사용하여 기능으로 변환됩니다. 데이터를 기능으로 변환하면 데이터에서 노이즈를 제거하는 데 도움이 됩니다. 이는 학습 모델의 필수 요구 사항인 학습 데이터를 구축하는 데 도움이 됩니다.

기차

데이터 세트를 조립하고 구축한 후에는 기계 학습 모델을 훈련하여 분석하고 예측해야 합니다. ML 알고리즘은 학습 알고리즘 및 학습 데이터로 알려진 데이터 모델을 훈련하는 데 필요합니다. 학습 데이터는 특정 모델에 필수적인 데이터 세트로 구성됩니다. 예를 들어 시리즈 추천 모델의 경우 시리즈, 배우, 감독 등에 대한 데이터가 필요합니다.

AWS Sagemaker에는 학습 알고리즘으로 사용할 수 있는 가장 일반적인 기본 제공 알고리즘이 사전 설치되어 있습니다. 매개변수와 하이퍼파라미터는 알고리즘을 최적화하도록 조정됩니다. 모델의 지속적인 변경으로 인해 교육을 관리하고 진행 상황을 추적하기가 어려워집니다. Amazon Sagemaker는 매개변수, 알고리즘 및 데이터 세트의 변경과 같은 모든 반복을 모니터링하고 구성하는 데 도움이 됩니다. Sagemaker는 모든 반복을 실험으로 저장합니다.

AWS Sagemaker는 디버거도 제공합니다. 디버거는 모델의 모든 표준 오류를 감지하고 수정합니다. Sagemaker 디버거는 또한 경고를 보내고 교육에서 감지된 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. AWS Tensorflow 최적화는 단기간에 세심하고 정교한 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다.

배포

훈련 모델이 준비되면 배포할 때입니다. 간단한 단어로 모델을 배포한다는 것은 API(응용 프로그램 인터페이스)의 도움으로 모델을 실시간으로 사용할 수 있도록 만드는 것을 의미합니다. 모델이 실시간 시나리오를 분석할 준비가 되면 Amazon Sagemaker를 사용하여 모델을 배포합니다. Amazon Sagemaker에는 개념 드리프트를 감지하는 모델 모니터가 있습니다.

개념 드리프트는 높은 정확도를 달성하기 위한 중요한 문제 중 하나입니다. 실시간 데이터와 예측의 드리프트를 유발하는 학습 데이터 간의 격차를 나타냅니다. Amazon Sagemaker 모델 모니터는 또한 모든 모델이 주요 지표를 내보내도록 하고 모델 향상에 도움이 되는 자세한 보고서를 제공합니다. Amazon Sagemaker는 또한 웹 서비스(API)와 연결하는 HTTPS로 끝 부분을 연결합니다.

Amazon Sagemaker는 AWS(Amazon Web Service)에서 제공하는 서비스이므로 AWS에서 제공하는 다른 리소스에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 대규모 모델 배포 프로세스가 쉬워집니다. 그러한 서비스 중 하나는 기계 학습 추론 비용을 70% 절감하는 Amazon Elastic Interface입니다.

AWS Sagemaker의 기능

Amazon Sagemaker는 기계 학습 모델을 손쉽게 생성할 수 있는 많은 기능을 제공합니다. 일부 기능은 다음과 같습니다.

1. Amazon Sagemaker 데이터 랭글러:

기본 제공 데이터 변환을 사용하여 데이터를 기능으로 변환할 수 있습니다.

2. Amazon Sagemaker는 다음과 같이 설명합니다.

Amazon Sagemaker Clarify는 투명성을 제공합니다. 데이터 모델을 개선하기 위해 교육 중 및 교육 후에 편향 감지를 제공합니다.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

Amazon Sagemaker Ground Truth는 데이터 레이블 지정 및 세심한 데이터 모델 생성을 돕습니다. 결과적으로 대규모 기계 학습 프로젝트에서 데이터 레이블링 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

4. Amazon Sagemaker 기능 스토어:

Amazon Sagemaker 기능 저장소는 사용자가 생성한 기능을 저장, 공유 및 검색할 수 있는 내장 기능입니다. 또한 실시간 및 일괄 ML 기능이 있습니다.

5. Amazon Sagemaker 내장 노트북:

Amazon Sagemaker 내장 노트북은 Jupyter 노트북입니다. 이 노트북은 코드, 방정식, 멀티미디어 프레젠테이션을 만들고 공유하는 데 사용됩니다. 이들은 같은 장소에 저장되어 쉽게 접근할 수 있습니다.

6. Amazon Sagemaker 자동 조종 장치:

amazon Sagemaker Autopilot을 사용하면 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 완전한 투명성과 제어를 제공합니다.

7. Amazon Sagemaker 실험:

Amazon Sagemaker Experiments는 모델 교육 중에 수행된 모든 반복을 저장하는 데 도움이 됩니다. 이전 및 활성 실험에 액세스할 수 있으며 더 나은 결과를 위해 비교할 수도 있습니다.

8. Amazon Sagemaker 디버거

Amazon Sagemaker Debugger는 사용자가 모델을 배포하기 전에 모델의 오류를 감지하고 디버깅하는 데 도움이 됩니다.

9. Amazon Sagemaker 파이프라인

Amazon Sagemaker Pipelines는 전체 기계 학습 모델에 대한 워크플로를 생성합니다.

워크플로는 데이터 준비와 모델 교육 및 배포로 구성됩니다.

10. Amazon Sagemaker 모델 모니터

정확한 실시간 모델을 생성하려면 개념 드리프트를 모니터링해야 합니다. 이것은 Amazon Sagemaker Model Monitor 덕분에 가능합니다.

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요약

Amazon Sagemaker에는 기계 학습 모델을 즉시 생성하고 생산성을 높이는 데 도움이 되는 다양한 기능이 있습니다. 매우 빠르고 확장성이 높기 때문에 기계 학습 모델을 만드는 비용을 70%까지 줄입니다.

따라서 Amazon Sagemaker는 ML을 위한 최고의 클라우드 서비스 플랫폼 중 하나입니다.

Amazon Sagemaker는 기계 학습 모델을 생성하기 위한 도구일 뿐입니다. 기계 학습 경력을 시작하려는 경우 필요에 맞게 모델을 사용해야 합니다.

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