Por que precisamos do AWS Sagemaker?

Você acabou de assistir uma série inteira de novo? Você já se perguntou como as plataformas de streaming online recomendam séries e filmes que você gosta?

Essa é a mágica do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial. A inteligência artificial se concentra em como as máquinas podem executar tarefas semelhantes às humanas, enquanto o aprendizado de máquina ensina uma máquina a criar modelos para tarefas específicas. Os modelos de aprendizado de máquina usam dados volumosos como entradas e formam um padrão usando um algoritmo. O padrão é então comparado com os modelos existentes para determinar a precisão da previsão. Esses modelos são então usados ​​para fazer análises em tempo real. Plataformas de serviços em nuvem, como o Amazon Sagemaker, auxiliam os usuários no treinamento e na implantação de modelos de aprendizado de máquina em grandes escalas.

Este artigo destacará os principais recursos do AWS Sagemaker e por que precisamos do AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

O Amazon Sagemaker é um serviço totalmente gerenciado fornecido pelo principal serviço de nuvem Amazon Web Service para ajudar cientistas de dados e desenvolvedores a criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Você pode usá-lo para projetar um modelo de aprendizado de máquina do zero ou usar o algoritmo embutido.

Hoje, o Amazon Sagemaker é usado para várias finalidades, incluindo aprimorar o treinamento e as interfaces de dados, acelerar modelos de IA prontos para produção e projetar modelos de dados precisos.

Os modelos de ML compreendem três estágios – Build, Train e Deploy. Primeiro, os cientistas de dados acumulam os dados necessários e analisam os dados para criar e treinar modelos de ML. Em seguida, um engenheiro de software implanta o modelo de ML em um servidor da Web em grande escala.

As escalas crescentes dos modelos de ML tornam o processo complexo e tedioso, e é aí que o Amazon Sagemaker vem em socorro.

Como o AWS Sagemaker funciona?

O estúdio Amazon Sagemaker é um ambiente de desenvolvimento interpretado para plataformas de ML. É uma interface visual que fornece acesso, controle e visibilidade completos para construir, treinar e implantar um modelo de ML. Você pode criar novos notebooks, criar modelos automáticos, depurar e modelar e detectar desvios de dados no estúdio Amazon Sagemaker .

Construir

A primeira etapa para criar um modelo de aprendizado de máquina é montar os dados e construir os conjuntos de dados necessários para o modelo.

O Amazon Sagemaker usa notebooks Jupyter. Jupyter Notebooks são usados ​​para criar, compartilhar códigos, equações e apresentações multimídia em um arquivo. Esses notebooks hospedados facilitam a visualização e a criação de conjuntos de dados. Os dados podem ser armazenados no Amazon S3. Notebooks com um clique ajudam no compartilhamento de arquivos instantaneamente.

Por exemplo, se o seu modelo de dados for sobre software de recomendação de música. Você precisa coletar dados. Aqui, seria o nome da música, artista, gênero, etc. Esses conjuntos de dados são então convertidos em recursos usando o Sagemaker Data Wrangler. A conversão de dados em recursos ajuda a remover o ruído dos dados. Isso ajuda a construir os dados de aprendizado, um requisito essencial para modelos de treinamento.

Trem

Depois de montar e construir conjuntos de dados, precisamos treinar o modelo de aprendizado de máquina para analisar e fazer previsões. Os algoritmos de ML são necessários para treinar modelos de dados, conhecidos como algoritmos de aprendizado e dados de aprendizado. Os dados de aprendizagem compreendem os conjuntos de dados que são essenciais para um modelo específico. Por exemplo, para um modelo de recomendação de série, você precisa de dados sobre séries, atores, diretores etc.

O AWS Sagemaker tem os algoritmos integrados pré-instalados mais comuns, que você pode usar como algoritmo de aprendizado. Parâmetros e hiperparâmetros são ajustados para otimizar o algoritmo. Devido às constantes mudanças feitas no modelo, torna-se difícil gerenciar o treinamento e acompanhar o andamento. O Amazon Sagemaker ajuda a monitorar e organizar todas as iterações, como alterações em parâmetros, algoritmos e conjuntos de dados. O Sagemaker armazena todas as iterações como experimentos.

O AWS Sagemaker também fornece um depurador. O depurador detecta e corrige qualquer erro padrão no modelo. O Sagemaker Debugger também envia avisos e fornece uma solução para os problemas detectados no treinamento. A otimização do AWS Tensorflow ajuda a criar modelos meticulosos e sofisticados em um curto período.

Implantar

Quando seus modelos de treinamento estiverem prontos, é hora de implantá-los. A implantação do modelo em palavras simples significa disponibilizar um modelo para uso em tempo real com a ajuda de Application Program Interfaces (APIs). Quando um modelo está pronto para analisar cenários em tempo real, implantamos o modelo usando o Amazon Sagemaker. O Amazon Sagemaker tem um monitor de modelo que detecta desvios de conceito.

A deriva de conceito é um dos problemas significativos para alcançar alta precisão. Denota a lacuna entre os dados em tempo real e os dados de aprendizado que causam um desvio na previsão. O monitor de modelo do Amazon Sagemaker também garante que todos os modelos emitam as principais métricas e forneça um relatório detalhado que ajuda a aprimorar o modelo. O Amazon Sagemaker também conecta o final com HTTPS, que se conecta com serviços da web (APIs).

Como o Amazon Sagemaker é um serviço fornecido pela Amazon Web Service (AWS), ele pode acessar outros recursos fornecidos pela AWS. Isso facilita o processo de implantação de modelos em larga escala. Um desses serviços é o Amazon Elastic Interface, que reduz o custo de inferência de aprendizado de máquina em setenta por cento.

Recursos do AWS Sagemaker

O Amazon Sagemaker oferece muitos recursos que facilitam a criação de modelos de machine learning. Algumas das características são:

1. Controlador de dados do Amazon Sagemaker:

Permite converter dados em recursos usando a transformação de dados integrada.

2. Amazon Sagemaker Esclareça:

O Amazon Sagemaker Clarify fornece transparência. Ele fornece detecção de viés durante e após o treinamento para melhorar os modelos de dados.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

O Amazon Sagemaker Ground Truth ajuda na rotulagem de dados e na criação de modelos de dados meticulosos. Como resultado, os custos de rotulagem de dados em projetos de aprendizado de máquina de alta escala podem ser significativamente reduzidos.

4. Loja de recursos do Amazon Sagemaker:

O Amazon Sagemaker Features Store é uma função integrada na qual você pode armazenar, compartilhar e descobrir os recursos que criou. Também possui recursos de ML em tempo real e em lote.

5. Notebook integrado do Amazon Sagemaker:

Os notebooks integrados do Amazon Sagemaker são notebooks Jupyter. Esses notebooks são usados ​​para construir e compartilhar códigos, equações e apresentações multimídia. Estes são armazenados no mesmo local e são facilmente acessíveis.

6. Piloto automático do Amazon Sagemaker:

O Amazon Sagemaker Autopilot permite que você crie, treine e implante automaticamente modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece total transparência e controle sobre seu projeto.

7. Experiências do Amazon Sagemaker:

O Amazon Sagemaker Experiments ajuda você a armazenar todas as iterações feitas durante o treinamento de um modelo. Você pode acessar experimentos anteriores e ativos e também compará-los para obter melhores resultados.

8. Depurador Amazon Sagemaker

O Amazon Sagemaker Debbuger ajuda o usuário a detectar e depurar erros no modelo antes da implantação do modelo.

9. Pipelines Amazon Sagemaker

O Amazon Sagemaker Pipelines cria um fluxo de trabalho para todo o modelo de machine learning.

O fluxo de trabalho consiste em preparações de dados e treinamento e implantação de modelos.

10. Monitor de modelo do Amazon Sagemaker

Para criar modelos precisos em tempo real, precisamos monitorar os desvios de conceito. Isso é possível devido ao Amazon Sagemaker Model Monitor.

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Resumo

O Amazon Sagemaker tem uma variedade de recursos que nos ajudam a criar e aprimorar a produtividade de modelos de machine learning rapidamente. Reduz o custo de fazer um modelo de aprendizado de máquina em setenta por cento, pois é bastante rápido e altamente escalável.

Isso torna o Amazon Sagemaker uma das melhores plataformas de serviços em nuvem para ML.

O Amazon Sagemaker é apenas uma ferramenta para criar um modelo de aprendizado de máquina – você terá que usá-lo para atender às suas necessidades se quiser iniciar sua carreira de aprendizado de máquina.

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