Зачем нам нужен AWS Sagemaker?

Вы только что снова посмотрели весь сериал? Задумывались ли вы, как потоковые онлайн-платформы рекомендуют сериалы и фильмы, которые вам нравятся?

Это магия машинного обучения. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта. Искусственный интеллект фокусируется на том, как машины могут выполнять задачи, подобные человеческим, тогда как машинное обучение учит машину создавать модели для конкретных задач. Модели машинного обучения используют объемные данные в качестве входных данных и формируют шаблон с помощью алгоритма. Затем шаблон сравнивается с существующими моделями, чтобы определить точность прогноза. Затем эти модели используются для проведения анализа в реальном времени. Платформы облачных сервисов, такие как Amazon Sagemaker, помогают пользователям в обучении и массовом развертывании моделей машинного обучения.

В этой статье мы расскажем об основных функциях AWS Sagemaker и о том, зачем нам нужен AWS Sagemaker.

Амазонка Мудрец

Amazon Sagemaker — это полностью управляемый сервис, предоставляемый ведущим облачным сервисом Amazon Web Service, который помогает ученым и разработчикам данных создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Вы можете использовать его для разработки модели машинного обучения с нуля или использовать встроенный алгоритм.

Сегодня Amazon Sagemaker используется для различных целей, включая улучшение обучения данных и интерфейсов, ускорение готовых к производству моделей ИИ и разработку точных моделей данных.

Модели машинного обучения состоят из трех этапов: сборка, обучение и развертывание. Во-первых, специалисты по данным собирают необходимые данные и анализируют данные для построения и обучения моделей машинного обучения. Затем инженер-программист развертывает модель машинного обучения на полномасштабном веб-сервере.

Растущие масштабы моделей машинного обучения делают процесс сложным и утомительным, и здесь на помощь приходит Amazon Sagemaker.

Как работает AWS Sagemaker?

Студия Amazon Sagemaker — это интерпретируемая среда разработки для платформ машинного обучения. Это визуальный интерфейс, обеспечивающий полный доступ, контроль и наглядность для создания, обучения и развертывания модели машинного обучения. Вы можете создавать новые блокноты, создавать автоматические модели, отлаживать и моделировать, а также обнаруживать дрейф данных в студии Amazon Sagemaker .

Строить

Первым шагом для создания модели машинного обучения является сбор данных и создание наборов данных, необходимых для модели.

Amazon Sagemaker использует блокноты Jupyter. Блокноты Jupyter используются для создания и обмена кодами, уравнениями и мультимедийными презентациями в одном файле. Эти размещенные записные книжки упрощают визуализацию и создание наборов данных. Данные могут храниться в Amazon S3. Блокноты в один клик помогают мгновенно обмениваться файлами.

Например, если ваша модель данных касается программного обеспечения для рекомендаций по музыке. Вам нужно собрать данные. Здесь это будет название песни, исполнитель, жанр и т. д. Затем эти наборы данных преобразуются в функции с помощью Sagemaker Data Wrangler. Преобразование данных в функции помогает удалить шум из данных. Это помогает создавать данные для обучения, что является важным требованием для моделей обучения.

Тренироваться

После сборки и создания наборов данных нам нужно обучить модель машинного обучения анализировать и делать прогнозы. Алгоритмы машинного обучения необходимы для обучения моделей данных, известных как алгоритмы обучения и данные обучения. Данные обучения включают в себя наборы данных, которые необходимы для конкретной модели. Например, для рекомендательной модели сериалов вам нужны данные о сериалах, актерах, режиссерах и т. д.

AWS Sagemaker имеет наиболее распространенные предустановленные встроенные алгоритмы, которые можно использовать в качестве алгоритма обучения. Параметры и гиперпараметры настраиваются для оптимизации алгоритма. Из-за постоянных изменений, вносимых в модель, становится сложно управлять обучением и отслеживать прогресс. Amazon Sagemaker помогает отслеживать и организовывать все итерации, такие как изменения параметров, алгоритмов и наборов данных. Sagemaker сохраняет все итерации как эксперименты.

AWS Sagemaker также предоставляет отладчик. Отладчик обнаруживает и исправляет любую стандартную ошибку в модели. Отладчик Sagemaker также отправляет предупреждения и предлагает решение проблем, обнаруженных во время обучения. Оптимизация AWS Tensorflow помогает создавать точные и сложные модели за короткий период времени.

Развертывать

Когда ваши обучающие модели готовы, пришло время их развернуть. Простыми словами, развертывание модели означает создание модели, доступной для использования в режиме реального времени с помощью интерфейсов прикладных программ (API). Когда модель готова для анализа сценариев в реальном времени, мы развертываем ее с помощью Amazon Sagemaker. В Amazon Sagemaker есть монитор моделей, который выявляет дрейф концепций.

Дрейф концепции является одной из существенных проблем для достижения высокой точности. Он обозначает разрыв между данными в реальном времени и данными обучения, который вызывает дрейф в прогнозе. Монитор моделей Amazon Sagemaker также гарантирует, что все модели выдают ключевые показатели, и предоставляет подробный отчет, который помогает улучшить модель. Amazon Sagemaker также подключает конец с помощью HTTPS, который соединяется с веб-сервисами (API).

Поскольку Amazon Sagemaker — это сервис, предоставляемый Amazon Web Service (AWS), он может получать доступ к другим ресурсам, предоставляемым AWS. Это упрощает процесс развертывания моделей в больших масштабах. Одним из таких сервисов является Amazon Elastic Interface, который снижает стоимость логического вывода машинного обучения на семьдесят процентов.

Возможности AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker предоставляет множество функций, упрощающих создание моделей машинного обучения. Некоторые из особенностей:

1. Обработчик данных Amazon Sagemaker:

Позволяет нам преобразовывать данные в функции с помощью встроенного преобразования данных.

2. Amazon Sagemaker Уточнить:

Amazon Sagemaker Clarify обеспечивает прозрачность. Он обеспечивает обнаружение предвзятости во время и после обучения для улучшения моделей данных.

3. Основная правда об Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Ground Truth помогает маркировать данные и создавать подробные модели данных. В результате затраты на маркировку данных в крупномасштабных проектах машинного обучения могут быть значительно снижены.

4. Магазин функций Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store — это встроенная функция, в которой вы можете хранить созданные вами функции, делиться ими и находить их. Он также имеет функции машинного обучения в режиме реального времени и в пакетном режиме.

5. Встроенный ноутбук Amazon Sagemaker:

Встроенные ноутбуки Amazon Sagemaker — это ноутбуки Jupyter. Эти ноутбуки используются для создания и обмена кодами, уравнениями и мультимедийными презентациями. Они хранятся в одном месте и легко доступны.

6. Автопилот Amazon Sagemaker:

amazon Sagemaker Autopilot позволяет автоматически создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Он обеспечивает полную прозрачность и контроль над вашим проектом.

7. Эксперименты Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments помогает хранить все итерации, сделанные во время обучения модели. Вы можете получить доступ к предыдущим и активным экспериментам, а также сравнить их для получения лучших результатов.

8. Отладчик Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger помогает пользователю обнаруживать и устранять ошибки в модели перед развертыванием модели.

9. Трубопроводы Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines создает рабочий процесс для всей модели машинного обучения.

Рабочий процесс состоит из подготовки данных, обучения и развертывания модели.

10. Монитор модели Amazon Sagemaker

Чтобы создавать точные модели в реальном времени, нам необходимо отслеживать дрейф концепций. Это возможно благодаря монитору моделей Amazon Sagemaker.

Проверьте зарплату архитектора решений AWS в Индии

Резюме

Amazon Sagemaker имеет ряд функций, которые помогают нам создавать и повышать производительность моделей машинного обучения в кратчайшие сроки. Это снижает стоимость создания модели машинного обучения на семьдесят процентов, поскольку она довольно быстра и легко масштабируема.

Это делает Amazon Sagemaker одной из лучших платформ облачных сервисов для машинного обучения.

Amazon Sagemaker — это всего лишь инструмент для создания модели машинного обучения. Если вы хотите начать карьеру в области машинного обучения, вам придется использовать его в соответствии со своими потребностями.

upGrad: Online Power Learning — курсы по машинному обучению — отличная возможность повысить квалификацию. Изучите востребованные навыки, такие как глубокое обучение, NLP, MLOps, построение стратегии ИИ, работайте над более чем 15 отраслевыми проектами и несколькими инструментами программирования.

Изучите курсы машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот обзор основных моментов upGrad: Online Power Learning — курсы машинного обучения.

• 15+ кейсов и заданий
• Сеансы карьерного наставничества (1:1)
• 3 факультатива для настройки вашего пути обучения
• 600+ часов обучения
• Программа Executive PG от IIIT Bangalore и статус выпускника
• Карьера

Зарегистрируйтесь сегодня и учитесь у лучших!