为什么我们需要 AWS Sagemaker？

你是不是又狂暴地看了整个系列？ 您是否想知道在线流媒体平台如何推荐您喜欢的系列和电影？

这就是机器学习的魔力。 机器学习是人工智能的一个分支。 人工智能专注于机器如何执行类似人类的任务，而机器学习则教机器为特定任务创建模型。 机器学习模型使用大量数据作为输入，并使用算法形成模式。 然后将该模式与现有模型进行比较以确定预测的准确性。 然后使用这些模型进行实时分析。 Amazon Sagemaker 等云服务平台可帮助用户大规模训练和部署机器学习模型。

本文将重点介绍 AWS Sagemaker 的主要功能以及我们为什么需要 AWS Sagemaker。

亚马逊 Sagemaker

Amazon Sagemaker 是由领先的云服务 Amazon Web Service 提供的完全托管服务，旨在帮助数据科学家和开发人员构建、训练、部署机器学习模型。 您可以使用它从头开始设计机器学习模型，也可以使用内置算法。

如今，Amazon Sagemaker 用于各种目的，包括增强数据训练和接口、加速生产就绪的 AI 模型以及设计准确的数据模型。

ML 模型包括三个阶段——构建、训练和部署。 首先，数据科学家积累所需的数据并分析数据以构建和训练 ML 模型。 然后，软件工程师将 ML 模型部署到完整的 Web 服务器。

机器学习模型的规模不断扩大，使得这个过程变得复杂而乏味，这就是 Amazon Sagemaker 来拯救的地方。

AWS Sagemaker 如何工作？

Amazon Sagemaker studio 是一个用于 ML 平台的解释型开发环境。 它是一个可视化界面，为构建、训练和部署 ML 模型提供了完整的访问、控制和可见性。 您可以在Amazon Sagemaker Studio中创建新笔记本、创建自动模型、调试和建模以及检测数据漂移。

建造

创建机器学习模型的第一步是组装数据并构建模型所需的数据集。

Amazon Sagemaker 使用 Jupyter 笔记本。 Jupyter Notebooks 用于在一个文件下创建、共享代码、方程式和多媒体演示。 这些托管笔记本使数据集的可视化和创建更加容易。 数据可以存储在 Amazon S3 中。 一键式笔记本有助于即时共享文件。

例如，如果您的数据模型是关于音乐推荐软件的。 您需要收集数据。 在这里，它将是歌曲名称、艺术家、流派等。然后使用 Sagemaker Data Wrangler 将这些数据集转换为特征。 将数据转换为特征有助于消除数据中的噪声。 这有助于构建学习数据，这是训练模型的基本要求。

火车

在组装和构建数据集之后，我们需要训练机器学习模型进行分析和预测。 需要机器学习算法来训练数据模型，称为学习算法和学习数据。 学习数据包含对特定模型至关重要的数据集。 例如，对于一个系列推荐模型，您需要有关系列、演员、导演等的数据。

AWS Sagemaker 具有最常见的预安装内置算法，您可以将其用作学习算法。 调整参数和超参数以优化算法。 由于模型中的不断变化，管理训练和跟踪进度变得困难。 Amazon Sagemaker 有助于监控和组织所有迭代，例如参数、算法和数据集的更改。 Sagemaker 将所有迭代存储为实验。

AWS Sagemaker 还提供了一个调试器。 调试器检测并修复模型中的任何标准错误。 Sagemaker 调试器还会发送警告并为训练中检测到的问题提供解决方案。 AWS Tensorflow 优化有助于在短时间内创建细致而复杂的模型。

部署

当您的训练模型准备就绪时，就该部署它们了。 简单来说，部署模型意味着在应用程序接口 (API) 的帮助下使模型可供实时使用。 当模型准备好分析实时场景时，我们使用 Amazon Sagemaker 部署模型。 Amazon Sagemaker 有一个模型监视器，可以检测概念偏差。

概念漂移是获得高精度的重要问题之一。 它表示导致预测漂移的实时数据和学习数据之间的差距。 Amazon Sagemaker 模型监控器还确保所有模型都发出关键指标，并提供有助于增强模型的详细报告。 Amazon Sagemaker 还将末端与 HTTPS 连接，后者与 Web 服务 (API) 连接。

由于 Amazon Sagemaker 是 Amazon Web Service (AWS) 提供的一项服务，它可以访问 AWS 提供的其他资源。 这使得大规模部署模型的过程变得容易。 其中一项服务是 Amazon Elastic Interface，它将机器学习推理成本降低了 70%。

AWS Sagemaker 的功能

Amazon Sagemaker 提供了许多功能，可以轻松创建机器学习模型。 其中一些特点是：

1. 亚马逊 Sagemaker Datawrangler：

使我们能够使用内置的数据转换将数据转换为特征。

2. Amazon Sagemaker 澄清：

Amazon Sagemaker Clarify 提供透明度。它在训练期间和之后提供偏差检测以改进数据模型。

3. Amazon Sagemaker Ground Truth：

Amazon Sagemaker Ground Truth 有助于数据标记和创建细致的数据模型。 因此，可以显着降低大规模机器学习项目中的数据标记成本。

4. 亚马逊 Sagemaker 功能商店：

Amazon Sagemaker 功能商店是一个内置功能，您可以在其中存储、共享和发现您创建的功能。 它还具有实时和批量的 ML 功能。

5. Amazon Sagemaker 内置笔记本：

Amazon Sagemaker 内置笔记本是 Jupyter 笔记本。 这些笔记本用于构建和共享代码、方程式和多媒体演示。 这些存储在同一个地方并且很容易访问。

6. 亚马逊 Sagemaker 自动驾驶仪：

amazon Sagemaker Autopilot 使您能够自动构建、训练和部署机器学习模型。 它为您的项目提供了完全的透明度和控制权。

7. 亚马逊 Sagemaker 实验：

Amazon Sagemaker Experiments 可帮助您存储在模型训练期间进行的所有迭代。 您可以访问以前的和正在进行的实验，还可以比较它们以获得更好的结果。

8. 亚马逊 Sagemaker 调试器

Amazon Sagemaker Debbuger 可帮助用户在部署模型之前检测和调试模型中的错误。

9. 亚马逊 Sagemaker 管道

Amazon Sagemaker Pipelines 为整个机器学习模型创建了一个工作流。

工作流程包括数据准备和模型训练和部署。

10. 亚马逊 Sagemaker 模型监视器

为了创建准确的实时模型，我们需要监控概念漂移。 由于 Amazon Sagemaker Model Monitor，这是可能的。

查看印度的 AWS 解决方案架构师薪水

概括

Amazon Sagemaker 具有一系列功能，可帮助我们立即创建和提高机器学习模型的生产力。 由于它非常快速且具有高度可扩展性，因此将制作机器学习模型的成本降低了 70%。

这使得 Amazon Sagemaker 成为 ML 的最佳云服务平台之一。

Amazon Sagemaker 只是一个用于创建机器学习模型的工具——如果您希望开始您的机器学习职业生涯，则必须使用它来满足您的需求。

upGrad：在线动力学习——机器学习课程是提升技能的绝佳机会。 学习深度学习、NLP、MLOps、AI 战略构建等热门技能，参与 15 个以上的行业项目和多种编程工具。

从世界顶级大学学习ML 课程。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。

以下是upGrad 的亮点：在线电源学习 - 机器学习课程

• 15+ 案例研究和作业
• 职业指导课程（1:1）
• 3 门选修课来定制您的学习路径
• 600 多个小时的学习时间
• IIIT Bangalore & Alumni Status 的执行 PG 计划
• 职业训练营

立即注册，向最优秀的人学习！