Dlaczego potrzebujemy AWS Sagemaker?

Czy po prostu znowu obejrzałeś cały serial? Czy zastanawiałeś się, w jaki sposób platformy streamingowe online polecają seriale i filmy, które lubisz?

To jest magia uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja koncentruje się na tym, jak maszyny mogą wykonywać zadania podobne do ludzkich, podczas gdy uczenie maszynowe uczy maszynę tworzenia modeli dla określonych zadań. Modele uczenia maszynowego wykorzystują duże ilości danych jako dane wejściowe i tworzą wzorzec za pomocą algorytmu. Wzór jest następnie porównywany z istniejącymi modelami w celu określenia dokładności prognozy. Modele te są następnie wykorzystywane do analiz w czasie rzeczywistym. Platformy usług w chmurze, takie jak Amazon Sagemaker, pomagają użytkownikom w szkoleniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego na masową skalę.

W tym artykule przedstawimy kluczowe cechy AWS Sagemaker i dlaczego potrzebujemy AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker to w pełni zarządzana usługa świadczona przez wiodącą usługę chmurową Amazon Web Service, która pomaga analitykom danych i programistom budować, szkolić i wdrażać modele uczenia maszynowego. Możesz go użyć do zaprojektowania modelu uczenia maszynowego od podstaw lub skorzystać z wbudowanego algorytmu.

Obecnie Amazon Sagemaker jest używany do różnych celów, w tym do ulepszania treningu danych i interfejsów, przyspieszania gotowych do produkcji modeli AI oraz projektowania dokładnych modeli danych.

Modele ML składają się z trzech etapów — budowania, trenowania i wdrażania. Najpierw naukowcy zajmujący się danymi gromadzą wymagane dane i analizują je w celu tworzenia i trenowania modeli ML. Następnie inżynier oprogramowania wdraża model ML na pełnowymiarowym serwerze WWW.

Rosnące skale modeli ML sprawiają, że proces jest skomplikowany i żmudny, i tu z pomocą przychodzi Amazon Sagemaker.

Jak działa AWS Sagemaker?

Studio Amazon Sagemaker to interpretowane środowisko programistyczne dla platform ML. Jest to wizualny interfejs, który zapewnia pełny dostęp, kontrolę i wgląd w tworzenie, trenowanie i wdrażanie modelu ML. Możesz tworzyć nowe notatniki, tworzyć automatyczne modele, debugować i modelować oraz wykrywać dryf danych w studiu Amazon Sagemaker .

Zbudować

Pierwszym krokiem do stworzenia modelu uczenia maszynowego jest zgromadzenie danych i zbudowanie zestawów danych wymaganych dla modelu.

Amazon Sagemaker korzysta z notebooków Jupyter. Notebooki Jupyter służą do tworzenia, udostępniania kodów, równań i prezentacji multimedialnych w jednym pliku. Te hostowane notatniki ułatwiają wizualizację i tworzenie zestawów danych. Dane mogą być przechowywane w Amazon S3. Notatniki obsługiwane jednym kliknięciem pomagają błyskawicznie udostępniać pliki.

Na przykład, jeśli Twój model danych dotyczy oprogramowania do rekomendacji muzyki. Musisz zbierać dane. W tym przypadku byłaby to nazwa utworu, wykonawca, gatunek itp. Te zestawy danych są następnie konwertowane na funkcje za pomocą Sagemaker Data Wrangler. Konwersja danych na funkcje pomaga w usuwaniu szumu z danych. Pomaga to w budowaniu danych uczących, niezbędnego wymogu dla modeli szkoleniowych.

Pociąg

Po złożeniu i zbudowaniu zestawów danych musimy wytrenować model uczenia maszynowego, aby analizować i tworzyć prognozy. Algorytmy ML są wymagane do trenowania modeli danych, znanych jako algorytmy uczenia i dane uczenia się. Dane uczące obejmują zestawy danych, które są niezbędne dla konkretnego modelu. Na przykład w przypadku modelu rekomendacji serialu potrzebujesz danych o serialu, aktorach, reżyserach itp.

AWS Sagemaker ma najpopularniejsze, preinstalowane wbudowane algorytmy, które można wykorzystać jako algorytm uczenia się. Parametry i hiperparametry są dostrojone w celu optymalizacji algorytmu. Ze względu na ciągłe zmiany wprowadzane w modelu trudno jest zarządzać treningiem i śledzić postępy. Amazon Sagemaker pomaga w monitorowaniu i organizowaniu wszystkich iteracji, takich jak zmiany parametrów, algorytmów i zbiorów danych. Sagemaker przechowuje wszystkie iteracje jako eksperymenty.

AWS Sagemaker udostępnia również debugger. Debuger wykrywa i naprawia każdy błąd standardowy w modelu. Sagemaker Debugger wysyła również ostrzeżenia i zapewnia rozwiązanie problemów wykrytych podczas treningu. Optymalizacja AWS Tensorflow pomaga w szybkim tworzeniu drobiazgowych i wyrafinowanych modeli.

Wdrożyć

Gdy Twoje modele szkoleniowe są gotowe, nadszedł czas, aby je wdrożyć. Wdrożenie modelu w prostych słowach oznacza udostępnienie modelu do użytku w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsów programowania aplikacji (API). Gdy model jest gotowy do analizy scenariuszy w czasie rzeczywistym, wdrażamy model za pomocą Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker ma monitor modelowy, który wykrywa zmiany koncepcji.

Dryf koncepcji jest jednym z istotnych problemów w osiąganiu wysokiej dokładności. Wskazuje lukę między danymi w czasie rzeczywistym a danymi uczącymi, która powoduje dryf prognozy. Monitor modelu Amazon Sagemaker zapewnia również, że wszystkie modele emitują kluczowe metryki i dostarcza szczegółowy raport, który pomaga w ulepszaniu modelu. Amazon Sagemaker łączy również koniec z HTTPS, który łączy się z usługami internetowymi (API).

Ponieważ Amazon Sagemaker jest usługą świadczoną przez Amazon Web Service (AWS), może uzyskać dostęp do innych zasobów dostarczanych przez AWS. Ułatwia to proces wdrażania modeli na dużą skalę. Jedną z takich usług jest Amazon Elastic Interface, który zmniejsza koszt wnioskowania uczenia maszynowego o siedemdziesiąt procent.

Funkcje AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker zapewnia wiele funkcji, dzięki którym tworzenie modeli uczenia maszynowego jest bezproblemowe. Niektóre z funkcji to:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

Umożliwia nam konwersję danych na funkcje za pomocą wbudowanej transformacji danych.

2. Amazon Sagemaker Wyjaśnij:

Amazon Sagemaker Clarify zapewnia przezroczystość. Zapewnia wykrywanie uprzedzeń podczas i po szkoleniu w celu ulepszenia modeli danych.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

Amazon Sagemaker Ground Truth pomaga w etykietowaniu danych i tworzeniu drobiazgowych modeli danych. W rezultacie koszty etykietowania danych w projektach uczenia maszynowego na dużą skalę można znacznie obniżyć.

4. Sklep z funkcjami Amazon Sagemaker:

Sklep z funkcjami Amazon Sagemaker to wbudowana funkcja, w której możesz przechowywać, udostępniać i odkrywać utworzone przez siebie funkcje. Posiada również funkcje ML w czasie rzeczywistym i wsadowo.

5. Wbudowany notebook Amazon Sagemaker:

Wbudowane notebooki Amazon Sagemaker to notebooki Jupyter. Te notesy służą do tworzenia i udostępniania kodów, równań i prezentacji multimedialnych. Są one przechowywane w tym samym miejscu i są łatwo dostępne.

6. Autopilot Amazon Sagemaker:

amazon Sagemaker Autopilot umożliwia automatyczne budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Zapewnia pełną przejrzystość i kontrolę nad Twoim projektem.

7. Eksperymenty Amazon Sagemaker:

Eksperymenty Amazon Sagemaker pomagają przechowywać wszystkie iteracje wykonane podczas uczenia modelu. Możesz uzyskać dostęp do poprzednich i aktywnych eksperymentów, a także porównywać je w celu uzyskania lepszych wyników.

8. Debuger Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger pomaga użytkownikowi wykrywać i debugować błędy w modelu przed wdrożeniem modelu.

9. Rurociągi Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines tworzy przepływ pracy dla całego modelu uczenia maszynowego.

Przepływ pracy składa się z przygotowania danych oraz szkolenia i wdrażania modelu.

10. Monitor modelu Amazon Sagemaker

Aby tworzyć dokładne modele w czasie rzeczywistym, musimy monitorować zmiany koncepcji. Jest to możliwe dzięki monitorowi modelu Amazon Sagemaker.

Sprawdź wynagrodzenie architekta rozwiązań AWS w Indiach

Streszczenie

Amazon Sagemaker oferuje szereg funkcji, które pomagają nam błyskawicznie tworzyć i zwiększać wydajność modeli uczenia maszynowego. Zmniejsza koszt tworzenia modelu uczenia maszynowego o siedemdziesiąt procent, ponieważ jest dość szybki i wysoce skalowalny.

To sprawia, że ​​Amazon Sagemaker jest jedną z najlepszych platform usług w chmurze dla ML.

Amazon Sagemaker to tylko narzędzie do tworzenia modelu uczenia maszynowego — musisz go użyć, aby dopasować go do swoich potrzeb, jeśli chcesz rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym.

upGrad: Online Power Learning — kursy uczenia maszynowego to doskonała okazja do podnoszenia umiejętności. Naucz się umiejętności na żądanie, takich jak Deep Learning, NLP, MLOps, budowanie strategii AI, pracuj nad ponad 15 projektami branżowymi i wieloma narzędziami programistycznymi.

Ucz się kursów ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Oto najważniejsze informacje o programie upGrad: Online Power Learning — kursy uczenia maszynowego

• Ponad 15 studiów przypadków i zadań
• Sesje mentoringu zawodowego(1:1)
• 3 opcje do dostosowania ścieżki uczenia się
• 600+ godzin nauki
• Program Executive PG z IIIT Bangalore i status absolwentów
• Obóz kariery

Zarejestruj się już dziś i ucz się od najlepszych!