Neden AWS Sagemaker'a İhtiyacımız Var?

Az önce yine bütün bir diziyi mi izledin? Çevrimiçi akış platformlarının sevdiğiniz dizileri ve filmleri nasıl önerdiğini merak ettiniz mi?

Bu, Makine öğreniminin büyüsüdür. Makine öğrenimi, Yapay Zekanın bir dalıdır. Yapay zeka, makinelerin insan benzeri görevleri nasıl gerçekleştirebileceğine odaklanırken, Makine öğrenimi bir makineye belirli görevler için modeller oluşturmayı öğretir. Makine öğrenimi modelleri, girdi olarak hacimli verileri kullanır ve bir algoritma kullanarak bir kalıp oluşturur. Model daha sonra tahminin doğruluğunu belirlemek için mevcut modellerle karşılaştırılır. Bu modeller daha sonra gerçek zamanlı analizler yapmak için kullanılır. Amazon Sagemaker gibi bulut hizmeti platformları, kullanıcılara büyük ölçeklerde Makine Öğrenimi Modellerini eğitme ve dağıtma konusunda yardımcı olur.

Bu makale, AWS Sagemaker'ın temel özelliklerini ve neden AWS Sagemaker'a ihtiyacımız olduğunu vurgulayacaktır.

amazon bilgesi

Amazon Sagemaker, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olmak için önde gelen bulut hizmeti Amazon Web Service tarafından sağlanan tam olarak yönetilen bir hizmettir. Sıfırdan bir makine öğrenimi modeli tasarlamak için kullanabilir veya yerleşik algoritmayı kullanabilirsiniz.

Bugün Amazon Sagemaker, veri eğitimi ve arayüzlerini geliştirmek, üretime hazır yapay zeka modellerini hızlandırmak ve doğru veri modelleri tasarlamak gibi çeşitli amaçlar için kullanılıyor.

ML modelleri üç aşamadan oluşur: Oluştur, Eğit ve Dağıt. İlk olarak, veri bilimciler gerekli verileri toplar ve makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek için verileri analiz eder. Ardından, bir yazılım mühendisi makine öğrenimi modelini tam ölçekli bir web sunucusuna dağıtır.

Makine öğrenimi modellerinin büyüyen ölçekleri, süreci karmaşık ve sıkıcı hale getiriyor ve işte bu noktada Amazon Sagemaker kurtarmaya geliyor.

AWS Sagemaker nasıl çalışır?

Amazon Sagemaker stüdyosu, makine öğrenimi platformları için yorumlanmış bir geliştirme ortamıdır. Bir ML modeli oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tam erişim, kontrol ve görünürlük sağlayan görsel bir arayüzdür. Amazon Sagemaker stüdyosunda yeni defterler oluşturabilir, otomatik modeller oluşturabilir, hata ayıklayabilir ve modelleyebilir ve veri kaymalarını tespit edebilirsiniz.

Yapı

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın ilk adımı, verileri bir araya getirmek ve model için gereken veri kümelerini oluşturmaktır.

Amazon Sagemaker, Jupyter not defterlerini kullanır. Jupyter Notebooks, kodları, denklemleri ve multimedya sunumlarını tek bir dosya altında oluşturmak, paylaşmak için kullanılır. Bu barındırılan not defterleri, veri kümelerinin görselleştirilmesini ve oluşturulmasını kolaylaştırır. Veriler Amazon S3'te saklanabilir. Tek tıkla not defterleri, dosyaların anında paylaşılmasına yardımcı olur.

Örneğin, veri modeliniz müzik tavsiye yazılımıyla ilgiliyse. Veri toplamanız gerekiyor. Burada şarkı adı, sanatçı, tür vb. olabilir. Bu veri kümeleri daha sonra Sagemaker Data Wrangler kullanılarak özelliklere dönüştürülür. Verilerin özelliklere dönüştürülmesi, verilerdeki gürültünün giderilmesine yardımcı olur. Bu, eğitim modelleri için temel bir gereklilik olan öğrenme verilerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

Tren

Veri kümelerini birleştirip oluşturduktan sonra, analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için makine öğrenimi modelini eğitmemiz gerekiyor. Öğrenme algoritmaları ve öğrenme verileri olarak bilinen veri modellerini eğitmek için ML algoritmaları gereklidir. Öğrenme verileri, belirli bir model için gerekli olan veri kümelerini içerir. Örneğin, bir dizi öneri modeli için diziler, oyuncular, yönetmenler vb. hakkında verilere ihtiyacınız var.

AWS Sagemaker, bir öğrenme algoritması olarak kullanabileceğiniz en yaygın önceden yüklenmiş yerleşik algoritmalara sahiptir. Parametreler ve hiperparametreler, algoritmayı optimize etmek için ayarlanmıştır. Modelde yapılan sürekli değişiklikler nedeniyle eğitimi yönetmek ve ilerlemeyi takip etmek zorlaşıyor. Amazon Sagemaker, parametrelerdeki, algoritmalardaki ve veri kümelerindeki değişiklikler gibi tüm yinelemelerin izlenmesine ve düzenlenmesine yardımcı olur. Sagemaker, tüm yinelemeleri deney olarak saklar.

AWS Sagemaker ayrıca bir hata ayıklayıcı sağlar. Hata ayıklayıcı, modeldeki herhangi bir standart hatayı algılar ve düzeltir. Sagemaker Hata Ayıklayıcı ayrıca uyarılar gönderir ve eğitimde tespit edilen sorunlara çözüm sağlar. AWS Tensorflow optimizasyonu, kısa sürede titiz ve karmaşık modeller oluşturmaya yardımcı olur.

Dağıtmak

Eğitim modelleriniz hazır olduğunda bunları devreye almanın zamanı gelmiştir. Modelin basit kelimelerle konuşlandırılması, bir modelin Uygulama Programı Arayüzleri (API'ler) yardımıyla gerçek zamanlı kullanım için hazır hale getirilmesi anlamına gelir. Bir model gerçek zamanlı senaryoları analiz etmeye hazır olduğunda modeli Amazon Sagemaker kullanarak dağıtırız. Amazon Sagemaker, konsept kaymalarını algılayan bir model monitöre sahiptir.

Kavram kayması, yüksek doğruluk elde etmek için önemli sorunlardan biridir. Gerçek zamanlı veriler ile tahminde sapmaya neden olan öğrenme verileri arasındaki boşluğu belirtir. Amazon Sagemaker Model monitörü ayrıca tüm modellerin temel ölçümleri yaymasını sağlar ve modelin geliştirilmesine yardımcı olan ayrıntılı bir rapor sağlar. Amazon Sagemaker ayrıca web hizmetlerine (API'ler) bağlanan HTTPS ile ucu birbirine bağlar.

Amazon Sagemaker, Amazon Web Service (AWS) tarafından sağlanan bir hizmet olduğundan, AWS tarafından sağlanan diğer kaynaklara erişebilir. Bu, modellerin büyük ölçekte dağıtım sürecini kolaylaştırır. Böyle bir hizmet, makine öğrenimi çıkarım maliyetini yüzde yetmiş azaltan Amazon Elastic Interface'dir.

AWS Sagemaker'ın Özellikleri

Amazon Sagemaker, makine öğrenimi modelleri oluşturmayı zahmetsiz hale getiren birçok özellik sunar. Özelliklerden bazıları şunlardır:

1. Amazon Sagemaker Datawrangler:

Yerleşik veri dönüştürmeyi kullanarak verileri özelliklere dönüştürmemizi sağlar.

2. Amazon Sagemaker Açıklama:

Amazon Sagemaker Clarify, şeffaflık sağlar. Veri modellerini iyileştirmek için eğitim sırasında ve sonrasında sapma algılaması sağlar.

3. Amazon Sagemaker Temel Gerçeği:

Amazon Sagemaker Ground Truth, veri etiketlemeye ve titiz veri modelleri oluşturmaya yardımcı olur. Sonuç olarak, yüksek ölçekli makine öğrenimi projelerinde veri etiketleme maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilir.

4. Amazon Sagemaker Özellikler Mağazası:

Amazon Sagemaker Features Store, oluşturduğunuz özellikleri depolayabileceğiniz, paylaşabileceğiniz ve keşfedebileceğiniz yerleşik bir işlevdir. Ayrıca gerçek zamanlı ve toplu olarak ML özelliklerine sahiptir.

5. Amazon Sagemaker Yerleşik Defter:

Amazon Sagemaker Yerleşik Not Defterleri, Jupyter not defterleridir. Bu not defterleri kodlar, denklemler ve multimedya sunumları oluşturmak ve paylaşmak için kullanılır. Bunlar aynı yerde saklanır ve kolayca erişilebilir.

6. Amazon Sagemaker Otomatik Pilotu:

amazon Sagemaker Autopilot, makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturmanıza, eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanır. Projeniz üzerinde tam şeffaflık ve kontrol sağlar.

7. Amazon Sagemaker Deneyleri:

Amazon Sagemaker Experiments, bir modelin eğitimi sırasında yapılan tüm yinelemeleri depolamanıza yardımcı olur. Önceki ve aktif deneylere erişebilir ve daha iyi sonuçlar için bunları karşılaştırabilirsiniz.

8. Amazon Sagemaker Hata Ayıklayıcı

Amazon Sagemaker Debbbuger, modelin dağıtımından önce kullanıcının modeldeki hataları algılamasına ve hatalarını ayıklamasına yardımcı olur.

9. Amazon Sagemaker Boru Hatları

Amazon Sagemaker Pipelines, tüm makine öğrenimi modeli için bir iş akışı oluşturur.

İş akışı, veri hazırlıkları ile model eğitimi ve dağıtımından oluşur.

10. Amazon Sagemaker Model Monitörü

Doğru gerçek zamanlı modeller oluşturmak için konsept kaymalarını izlememiz gerekiyor. Bu, Amazon Sagemaker Model Monitor sayesinde mümkündür.

Hindistan'da AWS Çözümleri Mimarı Maaşını Kontrol Edin

Özet

Amazon Sagemaker, makine öğrenimi modellerinin üretkenliğini çok kısa sürede oluşturmamıza ve geliştirmemize yardımcı olan bir dizi özelliğe sahiptir. Oldukça hızlı ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir olduğu için bir makine öğrenimi modeli oluşturma maliyetini yüzde yetmiş azaltır.

Bu, Amazon Sagemaker'ı makine öğrenimi için en iyi bulut hizmeti platformlarından biri yapar.

Amazon Sagemaker, yalnızca bir makine öğrenimi modeli oluşturmaya yönelik bir araçtır - makine öğrenimi kariyerinize hızlı bir başlangıç ​​yapmak istiyorsanız, onu ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde kullanmanız gerekir.

upGrad: Çevrimiçi Güç Öğrenimi – Makine Öğrenimi Kursları , becerilerinizi geliştirmek için mükemmel bir fırsattır. Derin Öğrenme, NLP, MLOps, AI strateji oluşturma gibi isteğe bağlı becerileri öğrenin, 15'ten fazla endüstri projesi ve çoklu programlama araçları üzerinde çalışın.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

İşte upGrad'ın önemli noktalarına bir göz atın: Çevrimiçi Güç Öğrenimi – Makine Öğrenimi Kursları

• 15+ Vaka Çalışmaları ve Ödevler
• Kariyer Mentorluğu Oturumları(1:1)
• Öğrenme yolunuzu özelleştirmek için 3 Seçmeli Ders
• 600+ Saat Öğrenme
• IIIT Bangalore ve Mezunlar Statüsünden Yönetici PG Programı
• Kariyer Eğitim Kampı

Bugün kaydolun ve en iyisinden öğrenin!