Kecerdasan Buatan telah membuktikan popularitinya di kalangan perkhidmatan terkemuka dalam domain IT. Berjuta-juta syarikat menggunakan model pembelajaran mesin untuk meramalkan masa depan berdasarkan data semasa. Ia memberikan pemahaman yang lebih baik tentang perniagaan dan memberi tumpuan kepada pembuat keputusan dan membantu dalam memajukan syarikat. AWS menawarkan perkhidmatan SageMaker untuk mencipta model pembelajaran mesin dalam awan untuk mendapatkan hasil terbaik pada awan.
Panduan ini akan menerangkan proses melatih model pembelajaran mesin dalam perkhidmatan Amazon SageMaker.
Bagaimana untuk Melatih Model ML dalam Amazon SageMaker?
Untuk melatih model pembelajaran mesin dalam AWS Sagemaker, cuma ikut panduan mudah ini:
Lawati Perkhidmatan S3
Sebelum mula membina model pembelajaran mesin, pengguna perlu menyimpan set data dalam baldi S3. Untuk memuat naik data ke awan, hanya lawati ' S3 ” papan pemuka perkhidmatan:
Semak S3 Baldi
Lawati ' baldi ” papan pemuka dari Konsol S3 dan buka bakul untuk memuat naik objek di dalamnya:
Muat Naik Set Data
Muat naik set data daripada sistem setempat ke baldi S3 di awan untuk menggunakannya untuk melatih model pembelajaran mesin:
Perkhidmatan Amazon SageMaker
Selepas memuat naik data ke awan, cuma lawati perkhidmatan Amazon SageMaker daripada AWS Management Console:
Buka Studio
Cari ' Studio butang dari panel kiri dan klik padanya:
Klik pada ' Buka Studio ” butang daripada halaman SageMaker Studio:
Penyelesaian AutoML
Ia akan mengambil beberapa saat untuk membuka Studio SageMaker dan sebaik sahaja ia dibuka, cuma klik pada “ AutoML butang ”:
Semak pengenalan dan klik pada “ Buat percubaan AutoML butang ” dari bahagian bawah halaman:
Konfigurasikan Eksperimen
Mula mengkonfigurasi percubaan AutoML dengan menaip nama projek dan mengklik pada ' Semak imbas butang untuk mencari lokasi S3:
Eksport Set Data
Pilih laluan stor Dataset dalam baldi S3 dan klik pada “ Seterusnya: Sasaran dan ciri butang ”:
Pilih lajur Sasaran daripada set data untuk menggunakan model ML dan pilih medan berat sampel daripada set data:
Tatal ke bawah ke bahagian bawah halaman untuk menyemak data yang dieksport dan klik pada “ Seterusnya: Kaedah latihan butang ”:
Kaedah Latihan
Pilih model Pembelajaran Mesin yang disediakan oleh platform dan klik pada “ Seterusnya: Pembangunan dan tetapan lanjutan butang ”:
Pilih jenis masalah untuk model pembelajaran mesin dan “ Auto ” bermakna platform akan memilihnya secara automatik dengan menganalisis data:
Buat Eksperimen
Semak konfigurasi model dan klik pada ' Buat percubaan butang ”:
Status model ialah “ InProgress ” dan ia akan mengambil masa untuk melatih model dan memperoleh model terbaik untuk data:
Semak Model Terbaik
Platform ini telah menemui model terbaik dengan ketepatan dan menyediakan senarai model yang telah dilatihnya melalui data:
Pilih model terbaik dan semak prestasinya daripada ' Kebolehjelasan model ” halaman:
GIF berikut menerangkan prestasi model menggunakan teknik visualisasi yang berbeza:
Itu semua tentang melatih model pembelajaran mesin dalam perkhidmatan Amazon SageMaker.
Kesimpulan
Untuk melatih model pembelajaran mesin dalam Amazon SageMaker, cuma muat naik set data dalam baldi S3 daripada sistem setempat. Selepas itu, lawati papan pemuka perkhidmatan SageMaker dan buka Studionya dari papan pemuka untuk memulakan latihan model. Pilih pilihan AutoML dan konfigurasikan percubaan dengan menyediakan laluan S3 data dan membenarkan platform memilih model terlatih terbaik daripada senarai.