Amazon SageMaker упрощает рабочий процесс машинного обучения (ML) и разделяет его на три этапа: подготовка, обучение и развертывание. Он предлагает множество функций, таких как автопилот для обучения моделей искусственного интеллекта, Clarify для обнаружения предвзятости и отладчик для мониторинга нейронных сетей. AWS SageMaker Studio объединяет эти возможности, превращая его в мощный инструмент для разработки и развертывания машинного обучения в облаке Amazon.

Когда дело доходит до ML SAAS, требуются знания в области разработки данных, машинного обучения и DevOps. При развертывании производственной модели возникает ряд проблем, таких как проблемы с версиями и проблемы в конвейере модели. В SageMaker доступны инструменты для каждого этапа конвейера машинного обучения, а различные собственные инструменты упрощают построение и развертывание модели.

AWS SageMaker использует Jupyter Notebook и Python с boto для подключения к корзине S3 или имеет высокоуровневый API Python для построения моделей.

AWS SageMaker использует интегрированные инструменты для автоматизации трудоемких ручных процессов и сокращения человеческих ошибок и затрат на оборудование. Компоненты моделирования машинного обучения упакованы в набор инструментов AWS SageMaker. Возможности программного обеспечения абстрагированы в интуитивно понятных шаблонах SageMaker. Они предоставляют основу для создания, размещения, обучения и развертывания моделей машинного обучения в публичном облаке Amazon.

РАБОТА В SAGEMAKER

AWS SageMaker упрощает моделирование машинного обучения, разделив его на три этапа: подготовка, обучение и развертывание.

1. Подготовьте и создайте модели ИИ

Amazon SageMaker создает полностью управляемый экземпляр машинного обучения в Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Он поддерживает веб-приложение с открытым исходным кодом Jupyter Notebook, которое позволяет разработчикам обмениваться живым кодом. SageMaker запускает блокноты вычислительной обработки Jupyter.

Блокноты включают драйверы, пакеты и библиотеки для распространенных платформ и фреймворков глубокого обучения. Разработчики могут запустить готовый блокнот, который AWS предоставляет для различных приложений и вариантов использования. Затем они могут настроить его в соответствии с набором данных и…