Tehisintellekt on tõestanud oma populaarsust IT-valdkonna juhtivate teenuste seas. Miljonid ettevõtted kasutavad masinõppemudeleid, et praeguste andmete põhjal tulevikku ennustada. See annab ettevõttest parema arusaamise ja annab otsustajale pea peale ning aitab ettevõttel edasi liikuda. AWS pakub teenust SageMaker, et luua pilves masinõppemudeleid, et saada pilves parimaid tulemusi.
See juhend selgitab Amazon SageMakeri teenuses masinõppemudeli koolitamise protsessi.
Kuidas koolitada ML-mudeleid Amazon SageMakeris?
Masinõppemudeli koolitamiseks AWS Sagemakeris järgige lihtsalt seda lihtsat juhendit:
Külastage S3 teenust
Enne masinõppemudeli loomise alustamist peab kasutaja salvestama andmestiku S3 ämbrisse. Andmete pilve üleslaadimiseks külastage lihtsalt ' S3 ” teenuse armatuurlaud:
Kontrollige S3 ämbrit
Külastage ' Ämbrid ” armatuurlaud S3 konsoolilt ja avage korv, et selles olevad objektid üles laadida:
Andmestiku üleslaadimine
Laadige andmestik kohalikust süsteemist üles pilves asuvasse S3 ämbrisse, et kasutada seda masinõppemudelite treenimiseks.
Amazon SageMakeri teenus
Pärast andmete pilve üleslaadimist külastage lihtsalt AWS-i halduskonsoolist teenust Amazon SageMaker:
Avage Stuudio
Leidke ' Stuudiokorter ” nuppu vasakpoolsel paneelil ja klõpsake seda:
Klõpsake nuppu ' Avage Stuudio ” nuppu SageMaker Studio lehelt:
AutoML lahendus
SageMaker Studio avamiseks kulub mõni hetk ja kui see on avatud, klõpsake lihtsalt nuppu ' AutoML ” nupp:
Vaadake tutvustus üle ja klõpsake nuppu ' Looge AutoML-i eksperiment ” nuppu lehe allservast:
Katse seadistamine
Alustage AutoML-i katse seadistamist, tippides projekti nime ja klõpsates nuppu ' Sirvige ” nuppu, et leida S3 asukoht:
Ekspordi andmestik
Valige S3 ämbris andmekomplekti poe tee ja klõpsake nuppu ' Järgmine: Sihtmärk ja funktsioonid ” nupp:
Valige andmestikust veerg Sihtmärk, millele ML-mudelit rakendada, ja valige andmekogumist proovi kaalu väli:
Kerige eksporditud andmete ülevaatamiseks lehe allossa ja klõpsake nuppu ' Järgmine: Treeningmeetod ” nupp:
Koolitusmeetodid
Valige platvormi pakutavad masinõppe mudelid ja klõpsake nuppu ' Järgmine: arendus ja täpsemad seaded ” nupp:
Valige masinõppemudeli probleemi tüüp ja ' Automaatne ” tähendab, et platvorm valib selle andmeid analüüsides automaatselt:
Looge eksperiment
Vaadake üle mudeli konfiguratsioonid ja klõpsake nuppu ' Loo katse ” nupp:
Mudeli olek on ' Progress ” ja mudeli koolitamine ja andmete jaoks parima mudeli hankimine võtab aega:
Kontrollige parimat mudelit
Platvorm on leidnud täpsusega parima mudeli ja esitanud mudelite loendi, mida ta on andmete põhjal koolitanud:
Valige parim mudel ja kontrollige selle toimivust jaotisest ' Mudeli seletatavus ” leht:
Järgmine GIF selgitab mudeli toimivust erinevate visualiseerimistehnikate abil:
See kõik puudutab masinõppemudelite koolitamist teenuses Amazon SageMaker.
Järeldus
Amazon SageMakeris masinõppemudeli koolitamiseks laadige andmestik lihtsalt kohalikust süsteemist S3 ämbrisse. Pärast seda külastage teenuse SageMaker armatuurlauda ja avage armatuurlaualt selle Studio, et alustada mudeli treenimist. Valige suvand AutoML ja konfigureerige katse, esitades andmete S3 tee ja lubades platvormil valida loendist kõige paremini koolitatud mudel.