आईटी क्षेत्र में अग्रणी सेवाओं के बीच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने अपनी लोकप्रियता साबित की है। लाखों कंपनियां वर्तमान डेटा के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर रही हैं। यह व्यवसाय की बेहतर समझ प्रदान करता है और निर्णय लेने वाले को आगे बढ़ने का मौका देता है और कंपनी को आगे बढ़ाने में मदद करता है। AWS क्लाउड पर सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए क्लाउड में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए सेजमेकर सेवा प्रदान करता है।
यह गाइड अमेज़ॅन सेजमेकर सेवा में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की प्रक्रिया को समझाएगा।
Amazon SageMaker में ML मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करें?
AWS सेजमेकर में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, बस इस आसान गाइड का पालन करें:
S3 सेवा पर जाएँ
मशीन लर्निंग मॉडल बनाना शुरू करने से पहले, उपयोगकर्ता को डेटासेट को S3 बकेट में संग्रहीत करना होगा। क्लाउड पर डेटा अपलोड करने के लिए, बस 'पर जाएँ' एस3 'सेवा डैशबोर्ड:
S3 बाल्टी की जाँच करें
दौरा करना ' बाल्टी ” S3 कंसोल से डैशबोर्ड और उसमें ऑब्जेक्ट अपलोड करने के लिए बास्केट खोलें:
डेटासेट अपलोड करें
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटासेट को स्थानीय सिस्टम से क्लाउड पर S3 बकेट में अपलोड करें:
अमेज़ॅन सेजमेकर सेवा
डेटा को क्लाउड पर अपलोड करने के बाद, बस AWS प्रबंधन कंसोल से Amazon SageMaker सेवा पर जाएँ:
स्टूडियो खोलें
का पता लगाएँ STUDIO बाएं पैनल से बटन और उस पर क्लिक करें:
पर क्लिक करें ' स्टूडियो खोलें सेजमेकर स्टूडियो पेज से 'बटन:
ऑटोएमएल समाधान
सेजमेकर स्टूडियो को खुलने में कुछ क्षण लगेंगे और एक बार खुलने के बाद, बस “पर क्लिक करें” ऑटोएमएल ' बटन:
परिचय की समीक्षा करें और “पर क्लिक करें” ऑटोएमएल प्रयोग बनाएं पृष्ठ के नीचे से बटन:
प्रयोग कॉन्फ़िगर करें
प्रोजेक्ट का नाम टाइप करके और 'पर क्लिक करके ऑटोएमएल प्रयोग को कॉन्फ़िगर करना प्रारंभ करें ब्राउज़ S3 स्थान खोजने के लिए 'बटन:
डेटासेट निर्यात करें
S3 बकेट में डेटासेट स्टोर का पथ चुनें और “पर क्लिक करें” अगला: लक्ष्य और विशेषताएं ' बटन:
एमएल मॉडल को लागू करने के लिए डेटासेट से लक्ष्य कॉलम का चयन करें और डेटासेट से नमूना वजन फ़ील्ड का चयन करें:
निर्यात किए गए डेटा की समीक्षा करने के लिए पृष्ठ के नीचे स्क्रॉल करें और “पर क्लिक करें” अगला: प्रशिक्षण विधि ' बटन:
प्रशिक्षण के तरीके
प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान किए गए मशीन लर्निंग मॉडल का चयन करें और “पर क्लिक करें” अगला: विकास और उन्नत सेटिंग्स ' बटन:
मशीन लर्निंग मॉडल के लिए समस्या प्रकार का चयन करें और ' ऑटो ” इसका मतलब है कि प्लेटफ़ॉर्म डेटा का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से इसका चयन करेगा:
प्रयोग बनाएँ
मॉडल के कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और 'पर क्लिक करें' प्रयोग बनाएँ ' बटन:
मॉडल स्थिति है ' प्रगति पर है ” और मॉडल को प्रशिक्षित करने और डेटा के लिए सर्वोत्तम मॉडल प्राप्त करने में समय लगेगा:
सर्वोत्तम मॉडल की जाँच करें
प्लेटफ़ॉर्म ने सटीकता के साथ सर्वोत्तम मॉडल ढूंढ लिया है और डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों की सूची प्रदान की है:
सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करें और उसके प्रदर्शन की जांच करें ' मॉडल व्याख्यात्मकता ' पृष्ठ:
निम्नलिखित GIF विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन की व्याख्या करता है:
यह सब Amazon SageMaker सेवा में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के बारे में है।
निष्कर्ष
Amazon SageMaker में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, बस स्थानीय सिस्टम से S3 बकेट में डेटासेट अपलोड करें। उसके बाद, सेजमेकर सेवा डैशबोर्ड पर जाएं और मॉडल का प्रशिक्षण शुरू करने के लिए डैशबोर्ड से उसका स्टूडियो खोलें। ऑटोएमएल विकल्प चुनें और डेटा का S3 पथ प्रदान करके प्रयोग को कॉन्फ़िगर करें और प्लेटफ़ॉर्म को सूची से सर्वोत्तम प्रशिक्षित मॉडल चुनने की अनुमति दें।