Введение

Вероятно, самым ЖУМНЫМ словом в техническом сообществе в наши дни является Искусственный Интеллект (или Машинное обучение). И, как обычно, AWS всегда найдет что-нибудь для поднятия настроения. На этот раз это лаборатория Amazon Sagemaker Studio.

ПРИМЕЧАНИЕ. При таком спросе на работу в сфере Data Science во всем мире всегда полезно изучать машинное обучение, так как это только повышает ценность. к резюме.

Amazon Sagemaker Studio Lab здесь,чтобыупростить задачу, сделать обучение, пробы и тестирование различных вещей машинного обучения более удобными и довольно простыми, без каких-либо настроек и каких-либо затрат.

Предпосылки

Высокий уровень понимания моделирования машинного обучения, Jupyter Notebook, любой IDE.

1 миллион футов обзора ML Modeling

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет программным приложениям или ботам обучаться, обучаться (на основе существующих данных/определять определенные шаблоны) и предоставлять результаты с большей точностью без явного программирования, что позволяет избежать ручного вмешательства. в значительной степени.

Модель машинного обучения — это часть кода/программы, которая была хорошо обучена находить закономерности в данных и делать на их основе более точные прогнозы.

На высоком уровне получите необработанные данные и предварительно обработайте данные, чтобы они были готовы к обучению. Выберите подходящий алгоритм машинного обучения для выполнения настройки гиперпараметров и протестируйте его. Сделайте это несколько раз, пока не получите лучшие результаты, а затем разверните обученную модель.

Лаборатория студии Sagemaker

Amazon SageMaker Studio Lab – это бесплатный инструмент, который позволяет разработчикам машинного обучения и энтузиастам обработки данных учиться, работать и экспериментировать с машинным обучением.

Чтобы создать учетную запись Amazon SageMaker Studio Lab, необходимо запросить бесплатную учетную запись на https://studiolab.sagemaker.aws/.

Как правило, после отправки запроса весь процесс и активация занимают около 1–5 дней.

Функции

  1. Учетная запись AWS не требуется, т. е. вам не нужно иметь учетную запись AWS. Вы можете напрямую создать лабораторную учетную запись Amazon Sagemaker Studio и активировать ее.
  2. Вы можете выбрать вычислительную мощность из двух вариантов (ЦП (12 часов работы) и ГП (4 часа работы)).
  3. Кроме того, Вам будет предоставлено 15 ГБ бесплатного долгосрочного хранилища, чтобы вы могли сохранить свою работу и забрать оттуда, где оставили.
  4. Это 100% БЕСПЛАТНО!!!! Да. Вам не нужно ничего платить или предоставлять данные кредитной карты.

Прохождение высокого уровня

При входе в лабораторию Amazon Sagemaker Studio первое, что вам нужно сделать, это выбрать Тип вычислений и нажать Запустить среду выполнения.

Запуск среды выполнения займет некоторое время. Затем нажмите Открыть проект.

Он направит вас в лабораторию Amazon Sagemaker Studio Lab. Вы можете создать Jupyter Notebook и начать работу над проектом машинного обучения.

Нажмите "+" в левом верхнем углу, чтобы узнать, какие варианты доступны для работы. например, вы можете создать файл Python или текстовый файл в соответствии с вашими требованиями.

Если у вас уже есть Jupyter Notebook на Github, вы можете соответствующим образом клонировать его и начать работать с ним.

Jupyter Notebook (или IPython Notebook) — это интерактивная вычислительная среда, в которой вы можете сочетать выполнение кода, форматированный текст, математику, графики и мультимедиа. По сути, это помогает вам выполнять код и документировать рабочий процесс одновременно. Кроме того, самое приятное то, что код можно выполнять на сотовом уровне. т. е. вы можете запустить несколько раз только требуемую ячейку, а не весь код. Это особенно важно для настройки гиперпараметров.

Вам не нужно беспокоиться о среде выполнения. Даже если среда выполнения будет исчерпана во время моделирования машинного обучения, файлы будут сохранены. 😄

Мой взгляд

Sagemaker Studio Lab облегчает жизнь начинающему инженеру машинного обучения или студентам, чтобы начать экспериментировать с наукой о данных. Несомненно, это потрясающий сервис, предлагающий приличные 15 ГБ бесплатного долговременного хранилища. Приготовьтесь погрузиться в океан машинного обучения с Sagemaker Studio Lab.

Не стесняйтесь комментировать свои взгляды. Спасибо за чтение. 😃