Студия Amazon Sagemaker — это интерпретируемая среда разработки для платформ машинного обучения. Визуальный интерфейс позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с полным доступом, контролем и видимостью. В студии Amazon Sagemaker вы можете разрабатывать новые блокноты, автоматизировать модели, устранять неполадки моделей и находить дрейфы данных. Модели машинного обучения состоят из трех этапов — «Сборка», «Обучение» и «Развертывание».

Создать

Сбор данных и построение необходимых наборов данных — это начальный этап создания модели машинного обучения.

Блокноты Jupyter используются Amazon Sagemaker. В одном файле Jupyter Notebooks используются для разработки и обмена программами, уравнениями и мультимедийными презентациями. Эти онлайн-блокноты упрощают разработку наборов данных и их визуализацию. Информация может храниться на Amazon S3. Блокноты в один клик позволяют быстро обмениваться файлами.

Предположим, ваша модель данных связана с программным обеспечением для музыкальных рекомендаций. Вы должны собрать информацию. Здесь это будет название, исполнитель, жанр и т. д. песни. Затем Sagemaker Data Wrangler используется для преобразования этих наборов данных в функции. Шум в данных можно уменьшить с помощью преобразования признаков. Это способствует созданию важных обучающих данных.

Это помогает в создании обучающих данных, необходимых для разработки обучающих моделей.

Поезд

Нам нужно обучить модель машинного обучения анализировать и делать прогнозы после сбора и создания наборов данных. Модели данных необходимо обучать с использованием алгоритмов машинного обучения, которые иногда называют алгоритмами обучения и данными обучения. Данные обучения данной модели состоят из наборов данных, необходимых для этой модели. Например, для модели рекомендации сериалов вам нужна информация об актерах, режиссерах и сериалах.

Самые популярные встроенные алгоритмы для AWS Sagemaker уже установлены и готовы к использованию в качестве алгоритмов обучения. Метод настраивается с помощью параметров и гиперпараметров. Наблюдать за обучением и отслеживать прогресс сложно из-за постоянных корректировок модели. Мониторинг и управление всеми итерациями, включая настройку параметров, алгоритмов и наборов данных, упрощается с помощью Amazon Sagemaker. Все итерации сохраняются Sagemaker как эксперименты.

Отладчик также доступен с AWS Sagemaker. Любая стандартная ошибка в модели обнаруживается и исправляется отладчиком. Отладчик Sagemaker уведомляет пользователей о проблемах, обнаруженных во время обучения, и предлагает решение. Оптимизация AWS Tensorflow позволяет быстро создавать сложные модели.

Развертывать

Пришло время развернуть ваши модели обучения, как только они будут завершены. Проще говоря, развертывание модели относится к процессу создания модели, доступной для использования в режиме реального времени с использованием интерфейсов прикладного программирования (API). Мы используем Amazon Sagemaker для развертывания модели, когда она готова к оценке сценариев в реальном времени. Монитор моделей в Amazon Sagemaker может выявлять дрейф идей.

Одним из основных препятствий для достижения высокой точности является дрейф концепции. Это относится к несоответствию между данными обучения и данными в реальном времени, что приводит к дрейфу прогноза.

Кроме того, Amazon Sagemaker Model Monitor гарантирует, что все модели передают важные данные и предоставляют подробный отчет, который помогает улучшить модель. Кроме того, Amazon Sagemaker использует HTTPS для связи с онлайн-сервисами для подключения конечных точек (API).

Как сервис, предлагаемый Amazon Web Service (AWS), Amazon Sagemaker имеет доступ к другим сервисам AWS. Это облегчает процесс развертывания модели в широком масштабе. Amazon Elastic Interface — одно из таких решений, позволяющее снизить стоимость логических выводов машинного обучения на 70 %.

Возможности AWS Sagemaker

В Amazon Sagemaker есть несколько инструментов, упрощающих создание моделей машинного обучения. Некоторые из особенностей:

1. Обработчик данных Amazon Sagemaker:

Он использует встроенное преобразование данных, чтобы мы могли преобразовать данные в функции.

2. Amazon Sagemaker Уточнение:

Прозрачность обеспечивается через Amazon Sagemaker Clarify.

3. Основная правда об Amazon Sagemaker:

Чтобы улучшить модели данных, он позволяет обнаруживать смещения как во время, так и после обучения.

4. Магазин функций Amazon Sagemaker:

Разметка данных и создание тщательно продуманных моделей данных упрощается с помощью Amazon Sagemaker Ground Truth. Как следствие, расходы на маркировку данных в крупномасштабных инициативах по машинному обучению могут быть значительно снижены.

5. Встроенный блокнот Amazon Sagemaker:

Вы можете сохранять, делиться и открывать созданные вами функции с помощью встроенного инструмента Amazon Sagemaker Features Store. Кроме того, он предлагает функции пакетного машинного обучения и машинного обучения в реальном времени.

6. Автопилот Amazon Sagemaker:

Sagemaker на Amazon В качестве журналов используются встроенные блокноты Jupyter. Коды, уравнения и мультимедийные презентации создаются и публикуются в этих блокнотах. Они легко доступны и хранятся в том же месте.

7. Эксперименты Amazon Sagemaker:

Вы можете автоматически создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью Amazon Sagemaker Autopilot. Он предлагает полный контроль и прозрачность над вашим проектом.

8. Отладчик Amazon Sagemaker:

Вы можете сохранить все итерации, сделанные во время обучения модели с помощью Amazon Sagemaker Experiments. Вы можете просматривать текущие и прошлые испытания, а также сравнивать их для улучшения результатов. Перед развертыванием модели пользователь может использовать Amazon Sagemaker Debbuger для поиска и устранения проблем с моделью.

9. Трубопроводы Amazon Sagemaker:

Полный рабочий процесс модели машинного обучения создается с помощью Amazon Sagemaker Pipelines. Предварительная обработка данных, обучение модели и развертывание модели составляют рабочий процесс.

10. Монитор модели Amazon Sagemaker:

Нам нужно следить за дрейфом идей, чтобы строить точные модели в реальном времени. Amazon Sagemaker Model Monitor делает это возможным.

Краткое содержание

Разнообразные инструменты в Amazon Sagemaker позволяют быстро создавать и повышать производительность моделей машинного обучения. Стоимость создания модели машинного обучения снижается на 70% благодаря ее быстроте и отличной масштабируемости.

В результате Amazon Sagemaker входит в число ведущих платформ облачных вычислений для машинного обучения.