為什麼我們需要 AWS Sagemaker？

你是不是又狂暴地看了整個系列？ 您是否想知道在線流媒體平台如何推薦您喜歡的系列和電影？

這就是機器學習的魔力。 機器學習是人工智能的一個分支。 人工智能專注於機器如何執行類似人類的任務，而機器學習則教機器為特定任務創建模型。 機器學習模型使用大量數據作為輸入，並使用算法形成模式。 然後將該模式與現有模型進行比較以確定預測的準確性。 然後使用這些模型進行實時分析。 Amazon Sagemaker 等雲服務平台可幫助用戶大規模訓練和部署機器學習模型。

本文將重點介紹 AWS Sagemaker 的主要功能以及我們為什麼需要 AWS Sagemaker。

亞馬遜 Sagemaker

Amazon Sagemaker 是由領先的雲服務 Amazon Web Service 提供的完全託管服務，旨在幫助數據科學家和開發人員構建、訓練、部署機器學習模型。 您可以使用它從頭開始設計機器學習模型，也可以使用內置算法。

如今，Amazon Sagemaker 用於各種目的，包括增強數據訓練和接口、加速生產就緒的 AI 模型以及設計準確的數據模型。

ML 模型包括三個階段——構建、訓練和部署。 首先，數據科學家積累所需的數據並分析數據以構建和訓練 ML 模型。 然後，軟件工程師將 ML 模型部署到完整的 Web 服務器。

機器學習模型的規模不斷擴大，使得這個過程變得複雜而乏味，這就是 Amazon Sagemaker 來拯救的地方。

AWS Sagemaker 如何工作？

Amazon Sagemaker studio 是一個用於 ML 平台的解釋型開發環境。 它是一個可視化界面，為構建、訓練和部署 ML 模型提供了完整的訪問、控制和可見性。 您可以在Amazon Sagemaker Studio中創建新筆記本、創建自動模型、調試和建模以及檢測數據漂移。

建造

創建機器學習模型的第一步是組裝數據並構建模型所需的數據集。

Amazon Sagemaker 使用 Jupyter 筆記本。 Jupyter Notebooks 用於在一個文件下創建、共享代碼、方程式和多媒體演示。 這些託管筆記本使數據集的可視化和創建更加容易。 數據可以存儲在 Amazon S3 中。 一鍵式筆記本有助於即時共享文件。

例如，如果您的數據模型是關於音樂推薦軟件的。 您需要收集數據。 在這裡，它將是歌曲名稱、藝術家、流派等。然後使用 Sagemaker Data Wrangler 將這些數據集轉換為特徵。 將數據轉換為特徵有助於消除數據中的噪聲。 這有助於構建學習數據，這是訓練模型的基本要求。

火車

在組裝和構建數據集之後，我們需要訓練機器學習模型進行分析和預測。 需要機器學習算法來訓練數據模型，稱為學習算法和學習數據。 學習數據包含對特定模型至關重要的數據集。 例如，對於一個系列推薦模型，您需要有關係列、演員、導演等的數據。

AWS Sagemaker 具有最常見的預安裝內置算法，您可以將其用作學習算法。 調整參數和超參數以優化算法。 由於模型中的不斷變化，管理訓練和跟踪進度變得困難。 Amazon Sagemaker 有助於監控和組織所有迭代，例如參數、算法和數據集的更改。 Sagemaker 將所有迭代存儲為實驗。

AWS Sagemaker 還提供了一個調試器。 調試器檢測並修復模型中的任何標準錯誤。 Sagemaker 調試器還會發送警告並為訓練中檢測到的問題提供解決方案。 AWS Tensorflow 優化有助於在短時間內創建細緻而復雜的模型。

部署

當您的訓練模型準備就緒時，就該部署它們了。 簡單來說，部署模型意味著在應用程序接口 (API) 的幫助下使模型可供實時使用。 當模型準備好分析實時場景時，我們使用 Amazon Sagemaker 部署模型。 Amazon Sagemaker 有一個模型監視器，可以檢測概念偏差。

概念漂移是獲得高精度的重要問題之一。 它表示導致預測漂移的實時數據和學習數據之間的差距。 Amazon Sagemaker 模型監控器還確保所有模型都發出關鍵指標，並提供有助於增強模型的詳細報告。 Amazon Sagemaker 還將末端與 HTTPS 連接，後者與 Web 服務 (API) 連接。

由於 Amazon Sagemaker 是 Amazon Web Service (AWS) 提供的一項服務，它可以訪問 AWS 提供的其他資源。 這使得大規模部署模型的過程變得容易。 其中一項服務是 Amazon Elastic Interface，它將機器學習推理成本降低了 70%。

AWS Sagemaker 的功能

Amazon Sagemaker 提供了許多功能，可以輕鬆創建機器學習模型。 其中一些特點是：

1. 亞馬遜 Sagemaker Datawrangler：

使我們能夠使用內置的數據轉換將數據轉換為特徵。

2. Amazon Sagemaker 澄清：

Amazon Sagemaker Clarify 提供透明度。它在訓練期間和之後提供偏差檢測以改進數據模型。

3. Amazon Sagemaker Ground Truth：

Amazon Sagemaker Ground Truth 有助於數據標記和創建細緻的數據模型。 因此，可以顯著降低大規模機器學習項目中的數據標記成本。

4. 亞馬遜 Sagemaker 功能商店：

Amazon Sagemaker 功能商店是一個內置功能，您可以在其中存儲、共享和發現您創建的功能。 它還具有實時和批量的 ML 功能。

5. Amazon Sagemaker 內置筆記本：

Amazon Sagemaker 內置筆記本是 Jupyter 筆記本。 這些筆記本用於構建和共享代碼、方程式和多媒體演示。 這些存儲在同一個地方並且很容易訪問。

6. 亞馬遜 Sagemaker 自動駕駛儀：

amazon Sagemaker Autopilot 使您能夠自動構建、訓練和部署機器學習模型。 它為您的項目提供了完全的透明度和控制權。

7. 亞馬遜 Sagemaker 實驗：

Amazon Sagemaker Experiments 可幫助您存儲在模型訓練期間進行的所有迭代。 您可以訪問以前的和正在進行的實驗，還可以比較它們以獲得更好的結果。

8. 亞馬遜 Sagemaker 調試器

Amazon Sagemaker Debbuger 可幫助用戶在部署模型之前檢測和調試模型中的錯誤。

9. 亞馬遜 Sagemaker 管道

Amazon Sagemaker Pipelines 為整個機器學習模型創建了一個工作流。

工作流程包括數據準備和模型訓練和部署。

10. 亞馬遜 Sagemaker 模型監視器

為了創建準確的實時模型，我們需要監控概念漂移。 由於 Amazon Sagemaker Model Monitor，這是可能的。

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概括

Amazon Sagemaker 具有一系列功能，可幫助我們立即創建和提高機器學習模型的生產力。 由於它非常快速且具有高度可擴展性，因此將製作機器學習模型的成本降低了 70%。

這使得 Amazon Sagemaker 成為 ML 的最佳雲服務平台之一。

Amazon Sagemaker 只是一個用於創建機器學習模型的工具——如果您希望開始您的機器學習職業生涯，則必須使用它來滿足您的需求。

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