Amazon SageMaker

Crie, treine e implante modelos de aprendizado de máquina em grande escala

O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina em qualquer escala com rapidez e facilidade. O Amazon SageMaker remove todas as barreiras que normalmente atrapalham os desenvolvedores que querem usar o aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina geralmente parece mais difícil do que deveria para a maioria dos desenvolvedores. O motivo é que o processo para criar e treinar modelos para implementação em produção é muito complicado e lento. Primeiro, é necessário coletar e preparar dados de treinamento para descobrir quais elementos do conjunto de dados são importantes. Depois, você precisa selecionar qual algoritmo e estrutura serão usados. Após escolher a abordagem, o modelo deve ser ensinado a fazer previsões por meio de treinamento, uma atividade que exige uma grande quantidade de computação. Em seguida, você precisa ajustar o modelo para que oferece as melhores previsões possíveis, uma tarefa normalmente manual e tediosa. Depois de desenvolver um modelo totalmente treinado, deve-se integrar o modelo ao aplicativo e implantar esse aplicativo em infraestrutura com recursos de escalabilidade. A execução de todas essas tarefas todo exige muita especialização, acesso a grandes quantidades de computação e armazenamento e muito tempo para experimentar e otimizar cada parte do processo. Portanto, não é uma surpresa que tudo isso pareça estar fora do alcance da maioria dos desenvolvedores.

O Amazon SageMaker remove a complexidade que impede o sucesso dos desenvolvedores em cada uma dessas etapas. O Amazon SageMaker inclui módulos que podem ser usados juntos ou separadamente para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.

Apresentação do Amazon SageMaker

Como funciona

Crie

O Amazon SageMaker facilita a criação e a preparação de modelos de ML para treinamento, fornecendo tudo de que você precisa para se conectar com rapidez aos dados de treinamento, além de selecionar e otimizar o melhor algoritmo e estrutura para o seu aplicativo. O Amazon SageMaker inclui notebooks Jupyter hospedados que facilitam a exploração e visualização dos dados de treinamento armazenados no Amazon S3. Você pode se conectar diretamente aos dados no S3 ou usar o AWS Glue para mover dados do Amazon RDS, Amazon DynamoDB e Amazon Redshift para o S3 para análise no seu notebook.

Para ajudar você a selecionar um algoritmo, o Amazon SageMaker inclui os 12 algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns, pré-instalados e otimizados para oferecer até 10 vezes a performance que você encontrará executando esses algoritmos em qualquer outro lugar. O Amazon SageMaker também vem pré-configurado para executar o TensorFlow e o Apache MXNet, dois dos frameworks de código aberto mais populares. Se desejar, você também pode usar o seu próprio framework.

Treine

Para começar a treinar seu modelo, basta um único clique no console do Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker gerencia toda a infraestrutura subjacente para você e pode escalar facilmente para treinar modelos na escala de petabytes. Para que o processo de treinamento seja ainda mais rápido e fácil, o Amazon SageMaker pode ajustar automaticamente um modelo para alcançar a maior precisão possível.

Implante

Depois que o modelo estiver treinado e ajustado, o Amazon SageMaker facilita a implantação na produção para que você possa começar a gerar previsões sobre novos dados (um processo chamado inferência). O Amazon SageMaker implanta seu modelo em um cluster de escalabilidade automática de instâncias do Amazon EC2 espalhadas por várias zonas de disponibilidade para oferecer alto desempenho e alta disponibilidade. O Amazon SageMaker também inclui recursos integrados de teste A/B para ajudar você a testar seu modelo e experimentar versões diferentes a fim de atingir os melhores resultados.

Com o Amazon SageMaker, você elimina o trabalho pesado do aprendizado de máquina e pode se concentrar em criar, treinar e implantar os modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e fácil.

Benefícios

Coloque rapidamente o aprendizado de máquina em produção

O Amazon SageMaker reduz consideravelmente a quantidade de tempo necessária para treinar, ajustar e implantar modelos de aprendizado de máquina. O Amazon SageMaker gerencia e automatiza todas as técnicas sofisticadas de treinamento e ajuste para que você possa colocar rapidamente os modelos em produção.

Escolha qualquer estrutura ou algoritmo

O Amazon SageMaker oferece suporte a todos os algoritmos e estruturas de máquina para que você possa usar a tecnologia que já conhece. O Apache MXNet e o TensorFlow são pré-instalados e o Amazon SageMaker oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina de alta performance incorporados. Se você quiser treinar com uma estrutura ou um algoritmo alternativo, pode trazer o seu próprio em um contêiner do Docker.

Treinamento e implantação com um clique

O Amazon SageMaker permite começar a treinar um modelo com apenas um clique no console ou com uma simples chamada de API. Quando o treinamento for concluído e você estiver pronto para implantar o modelo, poderá executá-lo com um único clique no console do Amazon SageMaker.

Integração fácil a fluxos de trabalho existentes

O Amazon SageMaker foi criado em três módulos que podem ser usados em conjunto ou de forma independente como parte de um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina já existente.

Acesso fácil a modelos treinados

O Amazon SageMaker facilita a integração de modelos de aprendizado de máquina em aplicativos fornecendo um endpoint HTTPS que pode ser chamado de qualquer aplicativo.

Clientes do SageMaker

Treine com o Any Deep Learning Framework

Com o Amazon SageMaker, você pode usar a sua estrutura de aprendizado profundo preferida para o treinamento de modelos. O Amazon SageMaker é pré-configurado para executar o TensorFlow e o Apache MXNet, duas estruturas populares de aprendizado profundo. Além disso, você pode trazer o seu próprio contêiner de Docker com a estrutura que quiser, como Caffe2, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ou Torch.

 

TensorFlow
Apache MXNet
Gluon
Caffe2
PyTorch
Keras
Microsoft Cognitive Toolkit
Torch

Casos de uso

Direcionamento de anúncios

O uso do Amazon SageMaker com outros serviços da AWS ajudará a otimizar o retorno sobre as despesas com anúncios. O Amazon SageMaker pode treinar e implantar facilmente modelos de aprendizado de máquina que segmentam anúncios online com maior eficácia, o que aprimora o envolvimento e a conversão de clientes. Sistemas de recomendação, previsão de click-through, segmentação de clientes e modelos de aumento do valor da vida útil podem ser treinados no ambiente sem servidor e distribuído do Amazon SageMaker. Após a criação, os modelos podem ser hospedados facilmente em endpoints escaláveis de baixa latência ou passados para outros sistemas de sugestão de preços em tempo real.

Previsão de inadimplência de crédito

O Amazon SageMaker facilita a previsão da probabilidade de inadimplência de crédito, um problema comum de aprendizado de máquina. O Amazon SageMaker integra-se estreitamente a estruturas analíticas existentes, como Amazon Redshift, Amazon EMR e AWS Glue, o que permite publicar conjuntos de dados grandes e diversificados em um data lake do Amazon S3, transformá-los rapidamente, criar modelos de aprendizado de máquina e hospedá-los imediatamente para uso em previsões online.

IoT industrial e aprendizado de máquina

A IoT industrial e o aprendizado de máquina podem possibilitar previsões em tempo real para prever falhas de maquinário ou agendamento de manutenção, o que resulta em maiores níveis de eficiência.  Duplicatas ou réplicas digitais de ativos físicos, processos ou sistemas podem ser geradas como modelos para definir a manutenção preventiva ou para otimizar a saída de máquinas ou processos industriais complexos. O modelo pode ser atualizado continuamente para “aprender” praticamente em tempo real com qualquer alteração ocorrida.

Previsão de cadeia de suprimentos e demanda

O Amazon SageMaker oferece a infraestrutura e os algoritmos necessários para desenvolver previsões de vendas individuais para cada produto nos maiores ambientes de comércio eletrônico. Dispondo apenas de séries temporais e de dados de categorias de produtos, o Amazon SageMaker detecta sazonalidade, tendências e similaridades de produtos para proporcionar previsões precisas, mesmo para itens novos.

Previsão de click-through

O Amazon SageMaker implementa algoritmos XGboost em uma única máquina ou em CPUs distribuídas. Esses algoritmos são úteis em diversos casos de uso de classificação, regressão e avaliação, como a previsão de taxas de click-through. Os sistemas de previsão de cliques são essenciais para a maioria dos sistemas de publicidade online, pois é crucial prever a Click-Through Rate (CTR – Taxa de click-through) mais precisa possível para garantir a melhor experiência dos clientes. Você pode usar o algoritmo XGBoost para executar previsões em tempo real e retornar um resultado pontuado de previsões. Com esse resultado, você pode determinar se deve ou não disponibilizar anúncios de um anunciante específico e aprimorar a previsão de CTR em anúncios exibidos.

Previsão da qualidade de conteúdo

O Amazon SageMaker tem diversas ferramentas para pré-processamento e localização de estruturas em texto. Essas informações são usadas para fazer previsões sobre a qualidade do conteúdo. Você pode gerar incorporações de palavras para encontrar palavras semânticas e sintáticas semelhantes em grandes volumes de texto e agrupar palavras similares para evitar a dispersão. Em seguida, você pode agrupar documentos semelhantes em clusters com os modelos de tópicos avançados do Amazon SageMaker. Por fim, crie modelos de classificação independentes por cluster com base nos dados de palavras reduzidos dimensionais agrupados para determinar se os documentos precisam de moderação.

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