Yapay Zeka, BT alanındaki önde gelen hizmetler arasında popülerliğini kanıtladı. Milyonlarca şirket, mevcut verilere dayanarak geleceği tahmin etmek için makine öğrenimi modellerini kullanıyor. İşin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve karar vericiye yol gösterir ve şirketin ilerlemesine yardımcı olur. AWS, bulutta en iyi sonuçları elde etmek amacıyla bulutta makine öğrenimi modelleri oluşturmak için SageMaker hizmetini sunar.
Bu kılavuz, Amazon SageMaker hizmetinde makine öğrenimi modelini eğitme sürecini açıklayacaktır.
Amazon SageMaker'da ML Modelleri Nasıl Eğitilir?
AWS Sagemaker'da makine öğrenimi modelini eğitmek için şu kolay kılavuzu takip etmeniz yeterlidir:
S3 Hizmetini Ziyaret Edin
Bir makine öğrenimi modeli oluşturmaya başlamadan önce kullanıcının veri kümesini S3 klasöründe saklaması gerekir. Verileri buluta yüklemek için “ S3 ” servis kontrol paneli:
S3 Kovasını Kontrol Edin
Şunu ziyaret edin: Kovalar ” S3 Konsolundan kontrol paneline gidin ve içindeki nesneleri yüklemek için sepeti açın:
Veri Kümesini Yükle
Makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanmak üzere veri kümesini yerel sistemden buluttaki S3 klasörüne yükleyin:
Amazon SageMaker Hizmeti
Verileri buluta yükledikten sonra AWS Management Console'dan Amazon SageMaker hizmetini ziyaret etmeniz yeterlidir:
Stüdyoyu Aç
“ Stüdyo Sol paneldeki 'düğmesine basın ve tıklayın:
Tıkla ' Stüdyoyu Aç SageMaker Studio sayfasındaki ” düğmesi:
AutoML Çözümü
SageMaker Studio'nun açılması birkaç dakika sürecektir ve açıldığında ' Otomatik ML ' düğme:
Girişi inceleyin ve “ AutoML denemesi oluştur Sayfanın altındaki ” butonu:
Denemeyi Yapılandır
Projenin adını yazıp “ Araştır S3 konumunu bulmak için ”düğmesi:
Veri Kümesini Dışa Aktar
S3 klasöründeki Veri Kümesi deposunun yolunu seçin ve “ Sonraki: Hedef ve özellikler ' düğme:
ML modelini uygulamak için veri kümesinden Hedef sütununu seçin ve veri kümesinden örnek ağırlığı alanını seçin:
Dışa aktarılan verileri incelemek için sayfanın en altına gidin ve “ Sonraki: Eğitim yöntemi ' düğme:
Çalışma metodları
Platform tarafından sağlanan Makine Öğrenimi modellerini seçin ve “ Sonraki: Geliştirme ve gelişmiş ayarlar ' düğme:
Makine öğrenimi modeli için sorun türünü seçin ve “ Oto ”, platformun verileri analiz ederek otomatik olarak seçeceği anlamına gelir:
Deneme Oluştur
Modelin konfigürasyonlarını gözden geçirin ve “ Deneme oluştur ' düğme:
Model durumu “ Devam etmekte ”ve modeli eğitmek ve veriler için en iyi modeli elde etmek zaman alacaktır:
En İyi Modeli Kontrol Et
Platform en iyi modeli doğrulukla bulmuş ve veriler üzerinden eğittiği modellerin listesini sunmuştur:
En iyi modeli seçin ve performansını “ Model açıklanabilirliği ' sayfa:
Aşağıdaki GIF, farklı görselleştirme teknikleri kullanılarak modelin performansını açıklamaktadır:
Bunların hepsi Amazon SageMaker hizmetinde makine öğrenimi modellerinin eğitimiyle ilgilidir.
Çözüm
Makine öğrenimi modelini Amazon SageMaker'da eğitmek için yerel sistemdeki S3 klasöründeki veri kümesini yüklemeniz yeterlidir. Bundan sonra SageMaker hizmet kontrol panelini ziyaret edin ve modeli eğitmeye başlamak için kontrol panelinden Studio'yu açın. AutoML seçeneğini seçin ve verilerin S3 yolunu sağlayarak ve platformun listeden en iyi eğitilmiş modeli seçmesine izin vererek denemeyi yapılandırın.