เหตุใดเราจึงต้องการ AWS Sagemaker

คุณเพิ่งดูซีรีส์ทั้งเรื่องอีกครั้งหรือไม่? คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งออนไลน์แนะนำซีรีส์และภาพยนตร์ที่คุณชอบได้อย่างไร

นี่คือความมหัศจรรย์ของแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นไปที่วิธีที่เครื่องจักรสามารถทำงานเหมือนมนุษย์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจะสอนให้เครื่องสร้างแบบจำลองสำหรับงานเฉพาะ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้ข้อมูลจำนวนมากเป็นอินพุตและสร้างรูปแบบโดยใช้อัลกอริทึม จากนั้นรูปแบบจะถูกเปรียบเทียบกับแบบจำลองที่มีอยู่เพื่อกำหนดความถูกต้องของการทำนาย จากนั้นโมเดลเหล่านี้จะใช้ในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มบริการคลาวด์ เช่น Amazon Sagemaker ช่วยเหลือผู้ใช้ในการฝึกอบรมและปรับใช้ Machine Learning Models ในปริมาณมหาศาล

บทความนี้จะเน้นย้ำถึงคุณสมบัติหลักของ AWS Sagemaker และเหตุใดเราจึงต้องการ AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบจากบริการคลาวด์ชั้นนำของ Amazon Web Service เพื่อช่วยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักพัฒนาในการสร้าง ฝึกอบรม ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถใช้มันเพื่อออกแบบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่เริ่มต้น หรือคุณสามารถใช้อัลกอริธึมในตัว

ปัจจุบัน Amazon Sagemaker ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมข้อมูลและอินเทอร์เฟซ การเร่งโมเดล AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต และการออกแบบโมเดลข้อมูลที่แม่นยำ

โมเดล ML ประกอบด้วยสามขั้นตอน – สร้าง ฝึกฝน และปรับใช้ ขั้นแรก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างและฝึกโมเดล ML จากนั้นวิศวกรซอฟต์แวร์ปรับใช้โมเดล ML กับเว็บเซิร์ฟเวอร์เต็มรูปแบบ

ขนาดของโมเดล ML ที่เพิ่มขึ้นทำให้กระบวนการซับซ้อนและน่าเบื่อหน่าย และนี่คือจุดที่ Amazon Sagemaker เข้ามาช่วยเหลือ

AWS Sagemaker ทำงานอย่างไร

สตูดิโอ Amazon Sagemaker เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีการตีความสำหรับแพลตฟอร์ม ML เป็นอินเทอร์เฟซแบบภาพที่ให้การเข้าถึง การควบคุม และการมองเห็นที่สมบูรณ์เพื่อสร้าง ฝึก ปรับใช้โมเดล ML คุณสามารถสร้างโน้ตบุ๊กใหม่ สร้างโมเดลอัตโนมัติ ดีบักและสร้างโมเดล และตรวจจับการเบี่ยงเบนของข้อมูลใน Amazon Sagemaker Studio

สร้าง

ขั้นตอนแรกสำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องคือการรวบรวมข้อมูลและสร้างชุดข้อมูลที่จำเป็นสำหรับแบบจำลอง

Amazon Sagemaker ใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter Jupyter Notebooks ใช้เพื่อสร้าง แบ่งปันรหัส สมการ และการนำเสนอมัลติมีเดียในไฟล์เดียว โน้ตบุ๊กที่โฮสต์เหล่านี้ทำให้การแสดงภาพและการสร้างชุดข้อมูลง่ายขึ้น ข้อมูลสามารถเก็บไว้ใน Amazon S3 โน้ตบุ๊กแบบคลิกเดียวช่วยในการแชร์ไฟล์ได้ทันที

ตัวอย่างเช่น หากโมเดลข้อมูลของคุณเกี่ยวกับซอฟต์แวร์แนะนำเพลง คุณต้องรวบรวมข้อมูล ในที่นี้ จะเป็นชื่อเพลง ศิลปิน แนวเพลง ฯลฯ จากนั้นชุดข้อมูลเหล่านี้จะถูกแปลงเป็นคุณสมบัติโดยใช้ Sagemaker Data Wrangler การแปลงข้อมูลเป็นคุณสมบัติช่วยในการขจัดเสียงรบกวนจากข้อมูล ซึ่งจะช่วยสร้างข้อมูลการเรียนรู้ ซึ่งเป็นข้อกำหนดที่จำเป็นสำหรับโมเดลการฝึกอบรม

รถไฟ

หลังจากรวบรวมและสร้างชุดข้อมูลแล้ว เราจำเป็นต้องฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ จำเป็นต้องใช้อัลกอริธึม ML เพื่อฝึกโมเดลข้อมูล เรียกว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้และข้อมูลการเรียนรู้ ข้อมูลการเรียนรู้ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่จำเป็นสำหรับรูปแบบเฉพาะ ตัวอย่างเช่น สำหรับโมเดลการแนะนำซีรีส์ คุณต้องการข้อมูลเกี่ยวกับซีรีส์ นักแสดง ผู้กำกับ ฯลฯ

AWS Sagemaker มีอัลกอริธึมในตัวที่พบบ่อยที่สุด ซึ่งคุณสามารถใช้เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ได้ พารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้รับการปรับแต่งเพื่อปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสม เนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในแบบจำลอง จึงเป็นเรื่องยากที่จะจัดการการฝึกอบรมและติดตามความคืบหน้า Amazon Sagemaker ช่วยในการตรวจสอบและจัดระเบียบการทำซ้ำทั้งหมด เช่น การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ อัลกอริธึม และชุดข้อมูล Sagemaker เก็บการวนซ้ำทั้งหมดเป็นการทดลอง

AWS Sagemaker ยังมีตัวดีบักอีกด้วย ดีบักเกอร์ตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดมาตรฐานในโมเดล นอกจากนี้ Sagemaker Debugger ยังส่งคำเตือนและจัดเตรียมวิธีแก้ปัญหาที่ตรวจพบในการฝึกอบรมอีกด้วย การเพิ่มประสิทธิภาพ AWS Tensorflow ช่วยสร้างโมเดลที่พิถีพิถันและซับซ้อนในระยะเวลาอันสั้น

ปรับใช้

เมื่อโมเดลการฝึกอบรมของคุณพร้อม ก็ถึงเวลาปรับใช้ การปรับใช้โมเดลด้วยคำง่ายๆ หมายถึงการทำให้โมเดลพร้อมใช้งานแบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือของ Application Program Interfaces (API) เมื่อโมเดลพร้อมที่จะวิเคราะห์สถานการณ์แบบเรียลไทม์ เราจะปรับใช้โมเดลโดยใช้ Amazon Sagemaker Amazon Sagemaker มีตัวตรวจสอบโมเดลที่ตรวจจับการเลื่อนแนวคิด

การเลื่อนแนวคิดเป็นปัญหาสำคัญประการหนึ่งในการบรรลุความแม่นยำสูง มันแสดงถึงช่องว่างระหว่างข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลการเรียนรู้ที่ทำให้เกิดการเลื่อนลอยในการทำนาย การตรวจสอบ Amazon Sagemaker Model ยังช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลทั้งหมดปล่อยตัววัดหลักและจัดทำรายงานโดยละเอียดซึ่งช่วยในการปรับปรุงโมเดล Amazon Sagemaker ยังเชื่อมต่อส่วนท้ายด้วย HTTPS ซึ่งเชื่อมต่อกับบริการเว็บ (APIs)

เนื่องจาก Amazon Sagemaker เป็นบริการที่ให้บริการโดย Amazon Web Service (AWS) จึงสามารถเข้าถึงทรัพยากรอื่นๆ ที่ AWS จัดหาให้ ทำให้กระบวนการปรับใช้โมเดลในวงกว้างเป็นเรื่องง่าย หนึ่งในบริการดังกล่าวคือ Amazon Elastic Interface ซึ่งช่วยลดต้นทุนการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิ่งได้เจ็ดสิบเปอร์เซ็นต์

คุณสมบัติของ AWS Sagemaker

Amazon Sagemaker มีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องง่าย คุณลักษณะบางอย่าง ได้แก่ :

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

ช่วยให้เราสามารถแปลงข้อมูลเป็นคุณลักษณะโดยใช้การแปลงข้อมูลในตัว

2. Amazon Sagemaker ชี้แจง:

Amazon Sagemaker Clarify ให้ความโปร่งใส โดยให้การตรวจจับอคติในระหว่างและหลังการฝึกอบรมเพื่อปรับปรุงโมเดลข้อมูล

3. Amazon Sagemaker Ground Truth:

Amazon Sagemaker Ground Truth ช่วยในการติดป้ายกำกับข้อมูลและสร้างแบบจำลองข้อมูลอย่างพิถีพิถัน ส่งผลให้ต้นทุนการติดฉลากข้อมูลในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงระดับสูงสามารถลดลงได้อย่างมาก

4. ร้านค้าคุณสมบัติ Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Features Store เป็นฟังก์ชันในตัวที่คุณสามารถจัดเก็บ แชร์ และค้นพบคุณลักษณะที่คุณสร้างขึ้นได้ นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติ ML แบบเรียลไทม์และเป็นแบทช์

5. โน้ตบุ๊กในตัวของ Amazon Sagemaker:

โน้ตบุ๊กในตัวของ Amazon Sagemaker คือโน้ตบุ๊ก Jupyter สมุดบันทึกเหล่านี้ใช้สำหรับสร้างและแบ่งปันรหัส สมการ และการนำเสนอมัลติมีเดีย สิ่งเหล่านี้ถูกเก็บไว้ในที่เดียวกันและเข้าถึงได้ง่าย

6. Amazon Sagemaker Autopilot:

amazon Sagemaker Autopilot ช่วยให้คุณสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยอัตโนมัติ ให้ความโปร่งใสและการควบคุมโครงการของคุณอย่างสมบูรณ์

7. การทดลอง Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker Experiments ช่วยให้คุณจัดเก็บการทำซ้ำทั้งหมดที่เกิดขึ้นระหว่างการฝึกโมเดล คุณสามารถเข้าถึงการทดสอบก่อนหน้าและที่กำลังดำเนินการอยู่ และคุณยังสามารถเปรียบเทียบเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้อีกด้วย

8. โปรแกรมแก้ไขข้อบกพร่องของ Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Debbuger ช่วยให้ผู้ใช้ตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดในโมเดลก่อนปรับใช้โมเดล

9. ท่อส่ง Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker Pipelines สร้างเวิร์กโฟลว์สำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด

เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูลและการฝึกโมเดลและการปรับใช้

10. Amazon Sagemaker Model Monitor

ในการสร้างแบบจำลองตามเวลาจริงที่แม่นยำ เราจำเป็นต้องตรวจสอบการล่องลอยของแนวคิด สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจาก Amazon Sagemaker Model Monitor

ตรวจสอบเงินเดือนสถาปนิกโซลูชันของ AWS ในอินเดีย

สรุป

Amazon Sagemaker มีฟีเจอร์มากมายที่ช่วยให้เราสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้ในเวลาไม่นาน ลดค่าใช้จ่ายในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องลง 70% เนื่องจากมีความรวดเร็วและสามารถปรับขนาดได้สูง

สิ่งนี้ทำให้ Amazon Sagemaker เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มบริการคลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับ ML

Amazon Sagemaker เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องใช้มันเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของคุณ หากคุณต้องการเริ่มต้นอาชีพแมชชีนเลิร์นนิง

upGrad: Online Power Learning – หลักสูตร Machine Learning เป็นโอกาสอันยอดเยี่ยมในการเพิ่มทักษะ เรียนรู้ทักษะตามความต้องการ เช่น Deep Learning, NLP, MLOps, การสร้างกลยุทธ์ AI, ทำงานในโครงการอุตสาหกรรมกว่า 15 โครงการและเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย

เรียนรู้ หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

นี่คือไฮไลท์ของ upGrad: Online Power Learning – Machine Learning Courses

• 15+ กรณีศึกษาและการมอบหมาย
• การให้คำปรึกษาด้านอาชีพ(1:1)
• 3 วิชาเลือกเพื่อปรับแต่งเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ
• การเรียนรู้มากกว่า 600 ชั่วโมง
• Executive PG Program จาก IIIT บังกาลอร์ & สถานะศิษย์เก่า
• อาชีพ Bootcamp

ลงทะเบียน วันนี้และเรียนรู้จากสิ่งที่ดีที่สุด!