仍有一个常见的误解,机器学习需要广泛的资源,并仅保留最多以数学为导向的数据科学家。然而,这种神话正在慢慢地达到越来越多的人,因为更多的人获得AWS(亚马逊Web服务)这样的云基础设施服务,这提供了使机器学习更容易获得每个企业和个人的必要工具。

您是否正在努力为您的预测发生器获得计算能力?通过机器学习进行有限的进展,因为您无法掌握那种强大的GPU卡?阅读以了解AWS机器学习是否可以为您提供解决方案。

什么是机器学习?

机器学习(ml)是一种排序,创建或监测没有人类干扰的数据的形式。其目的是定位和应用模式以改善和发展系统大量数据。具体而言,ML可以用于为观众创建建议,检测欺诈活动或提供自动化客户支持。

这一切都是通过通过先前提到的模式创建预测的复杂算法来实现的。但是,创建算法并不容易,需要广泛的知识和资源。AWS机器学习消除了这种困境。

那么AWS机器学习是什么?

简单地说,AWS机器学习允许您使用计算机学习,无论您的技能集,时间和可用资源如何。您也可以在您的应用程序中创建,使用和管理ml。AWS使机器学习服务能够与否则缺乏巨大的硬件预算的企业和个人。

您可以在不同类型的服务之间进行选择,并且有三个值得注意的类别:AI服务机器学习服务和框架。

亚马逊AI服务

如果您是一个喜欢现成解决方案的人,您可以使用亚马逊AI服务Codegure.为优化代码提供建议。CodeguRu使用机器学习来检测影响整体代码质量的任何错误和问题。

有一些其他工具包括在内亚马逊肯德拉,智能搜索服务,以及亚马逊连接,提供实时分析的智能虚拟联系中心。

AI服务类别是缺乏培训模型或理解机器学习后技术的能力或愿望或愿望的用户的伟大选择。这些服务基于AWS的其他产品,并提供现成的解决方案。

机器学习服务

对于在ML流程如何运作和希望用自己的数据培训机器背后有一些了解的开发人员,AWS提供了自己的机器学习服务。这些允许您节省时间并减轻使用机器学习的整体复杂性。

杰匠是AWS的机器学习服务套件中更具显着的工具之一。它具有内置的工具,用于服务开发的每一步。使用提供的图形界面,您可以快速学会在您的应用程序中使用机器学习。它指导您从数据标签到部署的全部工作流程。我们将在下面更详细地介绍Sagemaker。

构架

AWS还为许多主要框架提供支持。Python和机器学习经常携手一下。这就是为什么AWS允许使用Pytorch,这是可以使用Sagemaker管理的开源框架。使用Sagemaker,您可以训练Pytorch模型来创建估算器。

虽然可以在Sagemaker中配置框架,但这些服务通常是为专业开发人员或学者保留的。

现在你知道不同类别的机器学习服务AWS向其用户提供了,你可能想知道:你为什么要使用AWS?

使用AWS机器学习的原因

每种服务类型都有自己的积极和否定。但是,AWS试图在应用程序中使用机器学习来打击几个问题。这允许您将成本降低,因为您支付您使用的费用。

此外,您可以根据您的技能集,预算和目标自由选择您的需求。这意味着任何业务或个人 - 无论资源如何 - 都可以为其特定需求奠定了AWS服务。

幸运的是,有很多AWS课程广泛用于回答最简单的问题,满足您最深切的好奇事。这些当然只提供您需要使用机器学习所需的基础,并且只是成为机器学习工程师的最初步骤。

当然,AWS机器学习的主要好处是能够获得计算能力而不需要昂贵的硬件。根据您所选择的类别,AWS允许您以三种方式节省时间:

  • 使用预先存在的AI服务,在那里无需构建任何东西;
  • 使用Sagemaker,允许您避免在配置机器学习工具链上花费时间;
  • 在AWS上使用库和集成工具来避免担心基础设施。

这些选项允许您快速移动到应用程序的开发部分,允许您在确定机器学习项目的值之前花费更少的时间过度优化算法。

但是,它不言而喻,每种特定情况都没有服务不合适。

AWS机器学习的缺点

虽然使用AWS机器学习服务的成本可能是可扩展的并且通常是经济实惠的,但某些方面可以使它们非常昂贵。例如,如果不是生成数据并将其保留在您选择导出的AWS的范围内,则成本可能最终安装。

由于某些功能或决定受到财务影响的限制,更大的企业选择使用开源软件建立自己的服务。要清楚,开源软件还需要努力和资源来设置,但大规模(与企业环境一样),在您的组织中储蓄可以相当可观。

尽管如此,您总是欢迎留在AWS的范围内,以加速您所在的流程。但是,虽然这可能允许整个操作成本效益,但您可能面临预结项目的形式面临局限性。这造成了一个问题,您对工具的要求超出了它们的能力或可用的基础架构。

例如,您可能会遇到地理区域内可用资源的技术限制。您也可能经常需要技术支持。在后一种情况下,您需要额外的软件包,这可能是昂贵的。

当然,您可以请求删除或更改这些限制。但是,重要的是评估AWS的解决方案是否适合您的项目。

如果您已经考虑了所有优点和缺点并想尝试提供Sagemaker,这就是你可以做到的。

使用Amazon Sagemaker.

Sagemaker是最受欢迎的开发工具之一,旨在简化设置机器学习服务的过程。您可以坚持其简化的图形界面或更深入并入。让我们触摸Sagemaker优惠作为工具的一些选项和功能。

要开始使用Sagemaker,您不需要进行广泛的AWS开发人员培训,而是可以在您去的时候学习并在实践中从AWS课程中使用您的新发现知识。

该过程通过为您的机器标记数据来研究。例如,如果您的目标是创建工厂识别应用程序,则此过程将通过植物的图像和通过拖动和丢弃在UI中定义它们。手动这样做是可能的,但当然可以消耗很多时间。您可以通过AWS将此数据标记分包给其他人类,或利用Premade数据集。

使用标记的数据,算法需要使用您自己或Sagemaker的算法训练。这是发现模式并习惯以后创建预测的地方。

最后,在一些微调和子步骤之后,该算法已准备好部署到AWS。看看这一点详细指南亚马逊从杰匠开始。

保持学习

既然你对AWS机器学习工具的工作有一致的概念,以及他们的利益,缺点和潜力,现在是时候深入了解你的AWS云训练。

更深入的知识和实践经验将使您可以自由地使用各种AWS工具来实现其全部潜力。如果您正在寻找成为AWS开发人员的路径,请不要进一步看!我们的专家教授机器学习工程师纳迪格格188金宝搏安不安全与AWS合作开发,沉浸在现实世界的项目中使用Amazon Sagemaker。

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