Машинное обучение — это процесс адаптации различных компьютерных систем для продолжения обучения на основе полученного опыта и, следовательно, повышения эффективности. Это помогает предприятиям точно настраивать свои процессы, будь то производство, обнаружение неисправностей, обработка изображений и видео и многое другое. Amazon SageMaker — это программа машинного обучения, используемая для создания, обучения и развертывания этих моделей для любого варианта использования. Платформа, созданная с нуля для специалистов по данным и разработчиков любого типа, подходит для большинства уровней квалификации.
Amazon SageMaker представляет собой большой набор инструментов и функций, которые делают процесс машинного обучения доступным для всех. Ниже мы рассмотрим некоторые модули Amazon SageMaker, которые позволяют улучшить машинное обучение.
Автопилот Amazon SageMaker
SageMaker Autopilot — это автоматизация. Общее машинное обучение по-прежнему представляет собой ручной процесс с тестированием алгоритмов и другими мелкими деталями для поиска лучшей модели. Люди научились использовать AutoML, который ограничивает усилия и опыт, автоматизируя большую часть этого. Это, однако, снижает видимость влияния ваших функций на прогнозирование модели, что делает его немного проблематичным. Вы не можете точно увидеть изменения, которые он внес, и как он их сделал, что является недостатком.
С помощью SageMaker Autopilot все, что вам нужно сделать, — это передать набор табличных данных, а все остальное он сделает сам. Он исследует данные, чтобы найти различные решения, а затем выберет лучшую модель, предоставив вам полную информацию. Вам просто нужно развернуть представленную вам модель или внести в нее небольшие корректировки непосредственно перед этим. Это гарантирует, что у вас все еще есть возможность создать наилучшую возможную модель. С этой функцией легко создавать облачные приложения.
Amazon SageMaker Основанная правда
Ground Truth — это сервис для маркировки больших наборов данных. Метки полезны, когда вам нужны высокоточные наборы обучающих данных для машинного обучения. Легко маркируйте данные, так как они действуют как консоль с собственным интерфейсом и вспомогательными функциями. Рабочий процесс маркировки данных формируется с полной поддержкой видео, изображений и текста. Организуйте, как ваш бизнес использует машинное обучение, с помощью этого инновационного инструмента.
Обработчик данных Amazon SageMaker
Для подготовки данных нет лучшей утилиты, чем Data Wrangler. Data Wrangler значительно упрощает процесс и выполняет все этапы подготовки данных. К ним относятся выбор данных, очистка, исследование и визуализация с помощью единственного интерфейса консоли. Импорт данных из любого источника также является простым процессом, требующим подтверждения всего одним щелчком мыши. Сотни встроенных преобразований данных позволяют преобразовывать и нормализовать данные, даже не взаимодействуя с кодом. Наконец, он поставляется с множеством различных визуальных шаблонов, поэтому вы можете сразу увидеть внесенные изменения, чтобы убедиться.
Монитор модели Amazon SageMaker
Model Monitor анализирует существующие модели и проверяет, соответствуют ли их прогнозы номиналу. Дрейф модели, который со временем становится все менее и менее точным, также можно отслеживать в режиме реального времени. Проанализируйте качество вашей модели, используя зависимые и независимые переменные, которые соответствуют их выходным и входным данным соответственно.
Amazon SageMaker Уточнение
Используйте Clarify, чтобы избежать искажений, мешающих обучению моделей машинного обучения. Эти предубеждения могут укорениться в алгоритме или наборах данных, используемых для обучения модели. Возможно, вы сосредоточили свой набор данных на определенной возрастной группе или по каким-либо подобным причинам.
Вы получите сгенерированные графики относительно прогнозов и проблем, которые затем сможете принять для исправления.
Конвейеры Amazon SageMaker
SageMaker Pipelines — это первая и единственная служба непрерывной доставки и непрерывной интеграции специально для машинного обучения. Благодаря этому вы сможете создавать и затем управлять своими рабочими процессами. Обычно на организацию каждого шага процесса машинного обучения, основанного на программировании и других действиях, уходят месяцы.
SageMaker Pipelines позволяет автоматизировать ряд таких шагов, как загрузка данных, преобразование и многое другое. Конечным результатом является то, что вы можете создавать множество моделей в любую неделю и управлять большими объемами данных.
AWS и машинное обучение
С AWS у вас больше свободы в управлении моделями машинного обучения. Несмотря на то, что это автоматизировано, у вас все равно есть возможность настроить и усовершенствовать модель перед развертыванием. Данные очищаются и подготавливаются на протяжении всего процесса, при этом большинство шагов не требует никакого кодирования.
Получите AWS SageMaker и разверните свои лучшие модели машинного обучения!
Rolustech — сертифицированная компания AWS, которая реализовала несколько проектов в области AWS DevOps, Разработка облачных приложений AWS, Машинное обучение и искусственный интеллект и др. Свяжитесь с нами » теперь для БЕСПЛАТНОГО бизнес-анализа. Будем рады Вам помочь!
Первоначально опубликовано на https://www.rolustech.com 5 марта 2021 г.
