De ce avem nevoie de AWS Sagemaker?

Tocmai ai urmărit din nou o serie întreagă? Te-ai întrebat cum platformele de streaming online recomandă seriale și filme care îți plac?

Aceasta este magia învățării automate. Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale. Inteligența artificială se concentrează pe modul în care mașinile pot îndeplini sarcini asemănătoare oamenilor, în timp ce învățarea automată învață o mașină să creeze modele pentru anumite sarcini. Modelele de învățare automată folosesc date voluminoase ca intrări și formează un model folosind un algoritm. Modelul este apoi comparat cu modelele existente pentru a determina acuratețea predicției. Aceste modele sunt apoi folosite pentru a face analize în timp real. Platformele de servicii cloud, cum ar fi Amazon Sagemaker, ajută utilizatorii în instruirea și implementarea modelelor de învățare automată la scară masivă.

Acest articol va evidenția caracteristicile cheie ale AWS Sagemaker și de ce avem nevoie de AWS Sagemaker.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker este un serviciu complet gestionat oferit de serviciul cloud lider Amazon Web Service pentru a ajuta oamenii de știință și dezvoltatorii de date să construiască, să antreneze și să implementeze modele de învățare automată. Îl puteți folosi pentru a proiecta un model de învățare automată de la zero sau puteți utiliza algoritmul încorporat.

Astăzi, Amazon Sagemaker este utilizat în diverse scopuri, inclusiv îmbunătățirea instruirii și a interfețelor de date, accelerarea modelelor AI pregătite pentru producție și proiectarea modelelor de date precise.

Modelele ML cuprind trei etape – Construire, Antrenare și Implementare. În primul rând, oamenii de știință din date acumulează datele necesare și analizează datele pentru a construi și a antrena modele ML. Apoi, un inginer software implementează modelul ML pe un server web la scară largă.

Scalurile tot mai mari ale modelelor ML fac procesul complex și plictisitor și aici vine Amazon Sagemaker în ajutor.

Cum funcționează AWS Sagemaker?

Studioul Amazon Sagemaker este un mediu de dezvoltare interpretat pentru platformele ML. Este o interfață vizuală care oferă acces complet, control și vizibilitate pentru a construi, antrena și implementa un model ML. Puteți să creați notebook-uri noi, să creați modele automate, să depanați și să modelați și să detectați variațiile de date în studioul Amazon Sagemaker .

Construi

Primul pas pentru crearea unui model de învățare automată este asamblarea datelor și construirea seturilor de date necesare pentru model.

Amazon Sagemaker folosește notebook-uri Jupyter. Jupyter Notebooks sunt folosite pentru a crea, partaja coduri, ecuații și prezentări multimedia într-un singur fișier. Aceste notebook-uri găzduite facilitează vizualizarea și crearea seturilor de date. Datele pot fi stocate în Amazon S3. Blocnotesurile cu un singur clic ajută la partajarea instantanee a fișierelor.

De exemplu, dacă modelul dvs. de date este despre software-ul de recomandare muzicală. Trebuie să colectați date. Aici, ar fi numele melodiei, artistul, genul etc. Aceste seturi de date sunt apoi convertite în caracteristici folosind Sagemaker Data Wrangler. Conversia datelor în caracteristici ajută la eliminarea zgomotului din date. Acest lucru ajută la construirea datelor de învățare, o cerință esențială pentru modelele de formare.

Tren

După asamblarea și construirea seturilor de date, trebuie să antrenăm modelul de învățare automată pentru a analiza și a face predicții. Algoritmii ML sunt necesari pentru a antrena modele de date, cunoscute sub denumirea de algoritmi de invatare si date de invatare. Datele de învățare cuprind seturile de date care sunt esențiale pentru un anumit model. De exemplu, pentru un model de recomandare de serie, aveți nevoie de date despre seriale, actori, regizori etc.

AWS Sagemaker are cei mai comuni algoritmi preinstalați încorporați, pe care îi puteți folosi ca algoritm de învățare. Parametrii și hiperparametrii sunt reglați pentru a optimiza algoritmul. Datorită schimbărilor constante făcute în model, devine dificil să gestionați antrenamentul și să urmăriți progresul. Amazon Sagemaker ajută la monitorizarea și organizarea tuturor iterațiilor, cum ar fi modificările parametrilor, algoritmii și seturile de date. Sagemaker stochează toate iterațiile ca experimente.

AWS Sagemaker oferă și un depanator. Debugger detectează și remediază orice eroare standard din model. Sagemaker Debugger trimite, de asemenea, avertismente și oferă o soluție pentru problemele detectate la antrenament. Optimizarea AWS Tensorflow ajută la crearea unor modele meticuloase și sofisticate într-o perioadă scurtă.

Implementează

Când modelele dvs. de antrenament sunt gata, este timpul să le implementați. Implementarea modelului în cuvinte simple înseamnă punerea la dispoziție a unui model pentru utilizare în timp real cu ajutorul Interfețelor de Program de Aplicație (API). Când un model este gata să analizeze scenarii în timp real, implementăm modelul folosind Amazon Sagemaker. Amazon Sagemaker are un monitor model care detectează deviațiile de concept.

Derivarea conceptului este una dintre problemele semnificative pentru obținerea unei precizii ridicate. Acesta indică decalajul dintre datele în timp real și datele de învățare care provoacă o deviere în predicție. Monitorul Amazon Sagemaker Model asigură, de asemenea, că toate modelele emit valori cheie și oferă un raport detaliat care ajută la îmbunătățirea modelului. Amazon Sagemaker conectează, de asemenea, capătul cu HTTPS, care se conectează cu servicii web (API).

Deoarece Amazon Sagemaker este un serviciu furnizat de Amazon Web Service (AWS), acesta poate accesa alte resurse furnizate de AWS. Acest lucru facilitează procesul de implementare a modelelor la scară largă. Un astfel de serviciu este Amazon Elastic Interface, care reduce costul inferenței învățării automate cu șaptezeci la sută.

Caracteristicile AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker oferă multe funcții care fac crearea modelelor de învățare automată fără efort. Unele dintre caracteristici sunt:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

Ne permite să convertim datele în caracteristici utilizând transformarea încorporată a datelor.

2. Amazon Sagemaker Clarify:

Amazon Sagemaker Clarify oferă transparency.it oferă detectarea părtinirii în timpul și după antrenament pentru a îmbunătăți modelele de date.

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

Amazon Sagemaker Ground Truth ajută la etichetarea datelor și la crearea unor modele de date meticuloase. Ca rezultat, costurile de etichetare a datelor în proiectele de învățare automată la scară mare pot fi reduse semnificativ.

4. Magazin de funcții Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store este o funcție încorporată în care puteți stoca, partaja și descoperi funcțiile pe care le-ați creat. Are, de asemenea, funcții ML în timp real și în lot.

5. Notebook încorporat Amazon Sagemaker:

Notebook-urile încorporate Amazon Sagemaker sunt notebook-uri Jupyter. Aceste caiete sunt folosite pentru construirea și partajarea codurilor, ecuațiilor și prezentărilor multimedia. Acestea sunt depozitate în același loc și sunt ușor accesibile.

6. Pilot automat Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Autopilot vă permite să construiți, să instruiți și să implementați automat modele de învățare automată. Oferă transparență completă și control asupra proiectului dvs.

7. Experimente Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments vă ajută să stocați toate iterațiile făcute în timpul antrenamentului unui model. Puteți accesa experimentele anterioare și cele active și, de asemenea, le puteți compara pentru rezultate mai bune.

8. Amazon Sagemaker Debugger

Amazon Sagemaker Debbuger ajută utilizatorul să detecteze și să depaneze erorile din model înainte de implementarea modelului.

9. Conducte Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines creează un flux de lucru pentru întregul model de învățare automată.

Fluxul de lucru constă în pregătirea datelor și formarea și implementarea modelului.

10. Amazon Sagemaker Model Monitor

Pentru a crea modele precise în timp real, trebuie să monitorizăm variațiile conceptului. Acest lucru este posibil datorită Amazon Sagemaker Model Monitor.

Verificați salariul AWS Solutions Architect în India

rezumat

Amazon Sagemaker are o serie de funcții care ne ajută să creăm și să îmbunătățim productivitatea modelelor de învățare automată în cel mai scurt timp. Reduce costul realizării unui model de învățare automată cu șaptezeci la sută, deoarece este destul de rapid și foarte scalabil.

Acest lucru face din Amazon Sagemaker una dintre cele mai bune platforme de servicii cloud pentru ML.

Amazon Sagemaker este doar un instrument pentru crearea unui model de învățare automată – va trebui să îl utilizați pentru a se potrivi nevoilor dvs. dacă doriți să începeți cariera de învățare automată.

upGrad: Online Power Learning – Cursurile de învățare automată reprezintă o oportunitate excelentă de a îmbunătăți abilitățile. Învață abilități solicitate, cum ar fi Deep Learning, NLP, MLOps, construirea strategiei AI, lucrează la peste 15 proiecte din industrie și instrumente multiple de programare.

Învață cursuri ML de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Iată o privire asupra punctelor importante ale upGrad: Online Power Learning – Cursuri de Machine Learning

• Peste 15 studii de caz și sarcini
• Sesiuni de mentorat în carieră (1:1)
• 3 opțiuni pentru a vă personaliza calea de învățare
• Peste 600 de ore de învățare
• Program Executive PG de la IIIT Bangalore & Status Alumni
• Bootcamp pentru carieră

Înscrie-te astăzi și învață de la cei mai buni!