آموزش کار با Amazon SageMaker AI

آموزش کار با Amazon SageMaker AI با عنوان اصلی Learning Amazon SageMaker AI یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با سرویس Amazon SageMaker AI و قابلیت های آن برای توسعه و مدیریت مدل های Machine Learning در محیط AWS آشنا می شوید. همچنین مراحل آماده سازی داده ها، آموزش مدل، ارزیابی و بهینه سازی آن و در نهایت استقرار مدل برای تولید پیش بینی را به صورت عملی یاد می گیرید.

Amazon SageMaker AI چیست و چه کاربردی دارد؟

Amazon SageMaker AI یکی از سرویس های AWS برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های Machine Learning است. این سرویس مجموعه ای از ابزارها و امکانات موردنیاز برای کار با داده ها و توسعه مدل های یادگیری ماشین را در اختیار توسعه دهندگان و متخصصان داده قرار می دهد. با استفاده از SageMaker می توانید بخش های مختلف چرخه عمر یک مدل را در یک محیط یکپارچه مدیریت کنید.

در ابتدای این آموزش با مفهوم Amazon SageMaker و ساختار کلی پروژه آن آشنا می شوید. سپس نحوه راه اندازی SageMaker Studio را یاد می گیرید؛ محیطی که برای کار با ابزارها و قابلیت های SageMaker مورد استفاده قرار می گیرد. این آشنایی اولیه به شما کمک می کند درک بهتری از مراحل توسعه یک مدل Machine Learning در AWS داشته باشید و برای ورود به مراحل عملی آماده شوید.

آماده سازی داده ها در Amazon SageMaker

یکی از مهم ترین مراحل توسعه مدل های Machine Learning، آماده سازی داده ها است. کیفیت و ساختار داده های ورودی می تواند تأثیر مستقیمی بر عملکرد مدل داشته باشد. پیش از شروع فرآیند آموزش، باید داده ها را بررسی و تحلیل کنید و در صورت نیاز تغییرات لازم را روی آن ها اعمال کنید. Amazon SageMaker ابزارهایی برای مدیریت و آماده سازی داده ها در اختیار شما قرار می دهد.

در این بخش با نحوه تحلیل و آماده سازی Dataset آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه از ابزارهای آماده سازی داده در SageMaker استفاده کنید. همچنین یک تمرین عملی برای آماده سازی Dataset انجام می دهید و راهکار آن را بررسی می کنید. این مراحل به شما کمک می کنند داده های مناسب تری برای آموزش مدل های Machine Learning تهیه کنید و با فرآیند آماده سازی داده در یک پروژه واقعی آشنا شوید.

آموزش مدل Machine Learning با Amazon SageMaker

پس از آماده سازی داده ها، مرحله آموزش مدل آغاز می شود. در این مرحله باید مراحل اصلی Training را بشناسید و الگوریتم مناسبی را با توجه به مسئله و نوع داده های خود انتخاب کنید. انتخاب الگوریتم یکی از تصمیمات مهم در توسعه مدل است، زیرا الگوریتم های مختلف می توانند رفتار و عملکرد متفاوتی روی یک Dataset داشته باشند.

در این آموزش با مراحل آموزش یک مدل در Amazon SageMaker آشنا می شوید و نحوه انتخاب الگوریتم و اجرای فرآیند Training را یاد می گیرید. سپس با انجام یک تمرین عملی، یک مدل را آموزش می دهید و راه حل آن را بررسی می کنید. به این ترتیب می توانید ارتباط میان داده های آماده شده، الگوریتم انتخابی و فرآیند آموزش مدل را بهتر درک کنید.

ارزیابی و بهینه سازی مدل در Amazon SageMaker

آموزش یک مدل به تنهایی برای استفاده از آن کافی نیست. پس از پایان Training باید عملکرد مدل را ارزیابی کنید تا مشخص شود تا چه اندازه می تواند مسئله موردنظر را حل کند. ارزیابی مدل به شما کمک می کند نقاط ضعف آن را شناسایی کرده و درباره مناسب بودن مدل برای استفاده در یک سناریوی واقعی تصمیم بگیرید.

در ادامه با روش های ارزیابی عملکرد مدل و فرآیند Tuning آشنا می شوید. بهینه سازی مدل به معنای تنظیم پارامترهای آن برای دستیابی به عملکرد بهتر است و می تواند نقش مهمی در کیفیت نتایج داشته باشد. در این بخش همچنین یک تمرین عملی برای ارزیابی مدل انجام می دهید و راهکار آن را بررسی می کنید تا با این مرحله از چرخه توسعه Machine Learning به صورت کاربردی آشنا شوید.

استقرار مدل و تولید پیش بینی با Amazon SageMaker

پس از آموزش و ارزیابی مدل، می توانید آن را برای استفاده در یک اپلیکیشن یا سیستم نرم افزاری مستقر کنید. Deployment یکی از مراحل مهم چرخه عمر Machine Learning است، زیرا مدل آموزش دیده باید در محیطی قرار بگیرد که بتوان درخواست های جدید را به آن ارسال کرد و خروجی موردنیاز را دریافت نمود.

در این بخش با نحوه استقرار مدل ها در Amazon SageMaker و تولید Prediction آشنا می شوید. همچنین در قالب یک تمرین عملی، فرآیند Deployment را انجام می دهید و راه حل آن را بررسی می کنید. با یادگیری این مراحل می توانید درک کنید که چگونه یک مدل آموزش دیده از محیط توسعه خارج شده و به قابلیتی قابل استفاده برای تولید پیش بینی در یک سیستم تبدیل می شود.

مدیریت و مانیتورینگ مدل با MLOps

بعد از استقرار مدل، کار با آن به پایان نمی رسد. مدل های Machine Learning در محیط عملیاتی به مدیریت و نظارت مستمر نیاز دارند تا بتوان عملکرد آن ها را بررسی کرد و در صورت نیاز تغییرات لازم را اعمال نمود. MLOps مجموعه ای از روش ها و رویکردها برای مدیریت چرخه عمر مدل های یادگیری ماشین است که به یکپارچه سازی فرآیندهای توسعه، استقرار و نگهداری کمک می کند.

در این آموزش با مفهوم Operationalizing با استفاده از MLOps آشنا می شوید و نحوه Monitoring مدل ها را بررسی می کنید. همچنین یاد می گیرید چگونه مدل های مستقر شده را به روزرسانی کنید. این مباحث به شما کمک می کنند علاوه بر ساخت و استقرار مدل، با مسئولیت های مربوط به نگهداری و مدیریت آن در محیط عملیاتی نیز آشنا شوید.

بهترین روش ها برای مدیریت هزینه و امنیت Amazon SageMaker

استفاده از سرویس های ابری در کنار قابلیت های متنوع، نیازمند توجه به هزینه ها و مسائل امنیتی است. در پروژه های Machine Learning ممکن است منابع مختلفی برای آماده سازی داده، آموزش مدل و استقرار آن مورد استفاده قرار بگیرند. به همین دلیل، آشنایی با روش های مدیریت هزینه Amazon SageMaker اهمیت دارد و به شما کمک می کند استفاده از منابع AWS را با دقت بیشتری مدیریت کنید.

موضوع امنیت نیز یکی از بخش های مهم کار با سرویس های ابری است. در این بخش با Best Practices مربوط به امنیت Amazon SageMaker آشنا می شوید و نکات مهم برای استفاده امن تر از این سرویس را بررسی می کنید. در پایان نیز مسیر ادامه یادگیری SageMaker را مرور می کنید تا بتوانید دانش خود را در زمینه توسعه، استقرار و مدیریت مدل های Machine Learning گسترش دهید.