Amazon SageMaker - это платформа облачного машинного обучения , запущенная в ноябре 2017 года. [1] SageMaker позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) в облаке. [2] SageMaker также позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения во встроенных системах и периферийных устройствах . [3] [4]
Разработчики) | Amazon , Amazon Web Services |
---|---|
Первый выпуск | 29 ноября 2017 г . |
Тип | Программное обеспечение как услуга |
Веб-сайт | aws |
Возможности
SageMaker позволяет разработчикам работать на нескольких уровнях абстракции при обучении и развертывании моделей машинного обучения. На самом высоком уровне абстракции SageMaker предоставляет предварительно обученные модели машинного обучения, которые можно развернуть как есть. [5] Кроме того, SageMaker предоставляет ряд встроенных алгоритмов машинного обучения, которые разработчики могут обучать на своих собственных данных. [6] [7] Кроме того, SageMaker предоставляет управляемые экземпляры TensorFlow и Apache MXNet , где разработчики могут создавать свои собственные алгоритмы машинного обучения с нуля. [8] Независимо от того, какой уровень абстракции используется, разработчик может подключить свои модели машинного обучения с поддержкой SageMaker к другим сервисам AWS , таким как база данных Amazon DynamoDB для структурированного хранения данных, [9] AWS Batch для автономной пакетной обработки, [9 ] [10] или Amazon Kinesis для обработки в реальном времени. [11]
Интерфейсы разработки
Разработчикам доступен ряд интерфейсов для взаимодействия с SageMaker. Во-первых, есть веб- API, который удаленно управляет экземпляром сервера SageMaker. [12] Хотя веб-API не зависит от языка программирования, используемого разработчиком, Amazon предоставляет привязки API SageMaker для ряда языков, включая Python , JavaScript , Ruby , Java и Go . [13] [14] Кроме того, SageMaker предоставляет управляемые экземпляры Jupyter Notebook для интерактивного программирования SageMaker и других приложений. [15] [16]
История и особенности
- 2017-11-29: SageMaker запущен на конференции AWS re: Invent. [1] [6] [2]
- 2018-02-27: Управляемый TensorFlow и MXNet глубоко нейронная сеть обучение и умозаключение теперь поддерживается в SageMaker. [17] [8]
- 2018-02-28: SageMaker автоматически масштабирует вывод модели на несколько экземпляров сервера. [18] [19]
- 2018-07-13: SageMaker добавляет поддержку периодического обучения нейронной сети, обучения word2vec , многоклассового линейного обучения учащихся и распределенного глубокого обучения нейронной сети в Chainer с послойным адаптивным масштабированием скорости (LARS). [20] [7]
- 2018-07-17: AWS Batch Transform обеспечивает высокопроизводительный логический вывод машинного обучения не в реальном времени в SageMaker. [21] [22]
- 2018-11-08: Поддержка обучения и логического вывода встраиваемых слов Object2Vec. [23] [24]
- 2018-11-27: SageMaker Ground Truth «значительно упрощает разработчикам маркировку своих данных с помощью человеческих аннотаторов через Mechanical Turk , сторонних поставщиков или их собственных сотрудников». [25] [3]
- 2018-11-28: SageMaker Reinforcement Learning (RL) «позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных быстро и легко разрабатывать модели обучения с подкреплением в любом масштабе». [26] [3]
- 2018-11-28: SageMaker Neo позволяет развертывать модели глубоких нейронных сетей из SageMaker на периферийных устройствах, таких как смартфоны и интеллектуальные камеры. [27] [3]
- 2018-11-29: Запущен AWS Marketplace для SageMaker. AWS Marketplace позволяет сторонним разработчикам покупать и продавать модели машинного обучения, которые можно обучать и развертывать в SageMaker. [28]
- 2019-01-27: SageMaker Neo выпущен как программное обеспечение с открытым исходным кодом. [29]
Использует
- NASCAR использует SageMaker для обучения глубоких нейронных сетей на видеоданных за 70 лет. [30]
- Carsales.com использует SageMaker для обучения и развертывания моделей машинного обучения для анализа и утверждения списков автомобильных объявлений. [31]
- Avis Budget Group и Slalom Consulting используют SageMaker для разработки «практического решения на месте, которое могло бы решить проблему чрезмерного или недостаточного использования автомобилей в режиме реального времени с помощью механизма оптимизации, встроенного в Amazon SageMaker». [32]
- Volkswagen Group использует SageMaker для разработки и развертывания машинного обучения на своих производственных предприятиях. [33]
- Peak и Footasylum используют SageMaker в системе рекомендаций для обуви. [34]
Благоприятные статьи на SageMaker
В 2019 году CIOL назвал SageMaker одной из «5 лучших платформ машинного обучения для разработчиков» наряду с IBM Watson , Microsoft Azure Machine Learning , Apache PredictionIO и ai-one. [35]
Смотрите также
- Веб-сервисы Amazon
- Amazon Lex
- Амазонка Полли
- Amazon Rekognition
- Амазонка Механический турок
- Хронология веб-сервисов Amazon
Рекомендации
- ^ a b Миллер, Рон (29.11.2017). «AWS выпускает SageMaker, чтобы упростить создание и развертывание моделей машинного обучения» . TechCrunch . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б Вуди, Алекс (2017-11-29). «AWS решает проблему машинного обучения с помощью SageMaker» . датанами . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б в г Родригес, Хесус (30.11.2018). «С этими новыми дополнениями AWS SageMaker начинает выглядеть более реалистичным для специалистов по данным» . К науке о данных . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Тердиман, Даниэль (2018-10-05). «Как искусственный интеллект помогает Amazon стать компанией с оборотом в триллион долларов» . Быстрая компания . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Поннапалли, Прия (30.01.2019). «Разверните обученные модели Keras или TensorFlow с помощью Amazon SageMaker» . AWS . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б «Представляем Amazon SageMaker» . AWS . 2017-11-29 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б Нагель, Бекки (16.07.2018). «Amazon обновляет алгоритмы и фреймворки платформы SageMaker ML» . Чистый ИИ . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б Румелиотис, Рэйчел (07.03.2018). «Как быстро развить свои навыки глубокого обучения с помощью Apache MXNet» . О'Рейли . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ а б Маркес, Эрнесто. «Оцените, когда использовать добавленные действия AWS Step Functions» . TechTarget . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «AWS Step Functions добавляет еще восемь интеграций сервисов» . AWS . 2018-11-29 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Разверните Amazon SageMaker и Data Lake на AWS для прогнозирования данных с помощью нового быстрого старта» . AWS . 2018-08-15 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Олсен, Руми (19.07.2018). «Вызов конечной точки модели Amazon SageMaker с помощью Amazon API Gateway и AWS Lambda» . AWS . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Ресурсы для разработчиков Amazon SageMaker» . AWS . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Виггерс, Кайл (21.11.2018). «Amazon обновляет SageMaker новыми встроенными алгоритмами и интеграцией с Git» . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Использовать экземпляры записных книжек» . AWS . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Подарок, Ной (2018-08-17). «А вот и записные книжки» . Forbes . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает TensorFlow 1.5, Apache MXNet 1.0 и CUDA 9 для оптимизации инстансов P3» . AWS . 2018-02-27 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Теперь доступно автоматическое масштабирование в Amazon SageMaker» . AWS . 2018-02-28 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Amazon Sagemaker теперь использует автоматическое масштабирование» . Полярная семерка . 2018-03-24 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Amazon SageMaker объявляет о нескольких усовершенствованиях встроенных алгоритмов и платформ» . AWS . 2018-07-13 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает задания пакетного преобразования с высокой пропускной способностью для вывода не в реальном времени» . AWS . 2018-07-17 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Саймон, Жюльен (2019-01-24). «Максимально эффективное использование бюджета на машинное обучение в Amazon SageMaker» . Средний . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Введение в Amazon SageMaker Object2Vec» . AWS . 2018-11-08 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает встроенные алгоритмы Object2Vec и IP Insights» . AWS . 2018-11-19 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Представляем Amazon SageMaker Ground Truth - создание высокоточных наборов данных для обучения с помощью машинного обучения» . AWS . 2018-11-28 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Представляем поддержку обучения с подкреплением с помощью Amazon SageMaker RL» . AWS . 2018-11-28 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Представляем Amazon SageMaker Neo - тренируйся один раз, беги где угодно с двукратным увеличением производительности» . AWS . 2018-11-28 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Робак, Майк (29.11.2018). «AWS делает все возможное, чтобы предложить услуги и возможности машинного обучения» . FierceTelecom . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Джанакирам, MSV (27 января 2019 г.). «Amazon Open Sources SageMaker Neo для запуска моделей машинного обучения на периферии» . Forbes . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Дигман, Ларри (04.06.2019). «NASCAR перенесет 18 петабайт видеоархивов в AWS» . ZDNet . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Крозье, Рай (2019-05-02). «Carsales создает Tessa AI для проверки рекламы автомобилей» . Новости IT . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Avis Budget Group и Slalom переводят процесс аренды автомобилей в цифровую форму с помощью машинного обучения на AWS» . AWS . 2019-05-31 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ «Volkswagen и AWS объединяют усилия для преобразования автомобилестроения» . Новости метрологии . 2019-05-24 . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Мари, Анжелика (14.05.2019). «Footasylum использует искусственный интеллект для повышения клиентоориентированности» . Computer Weekly . Проверено 9 июня 2019 .
- ^ Панди, Ашок (21.02.2019). «5 лучших платформ машинного обучения для разработчиков» . CIOL . Проверено 9 июня 2019 .