Pas Machine Learning toe met Amazon SageMaker

Nieuwsgierig hoe je Machine Learning toepast op je Amazon Web Services (AWS)-cloudomgeving? Al aan Amazon SageMaker gedacht?

Met SageMaker maak je Machine Learning-modellen die je eenvoudig in productie neemt. Deze Machine Learning-modellen pas je toe op datasets. Er is geen speciale configuratie nodig om het model te trainen in de cloud.

Wat doet SageMaker?

SageMaker maakt standaard Machine Learning-modellen die je toepast op datasets en daarna eenvoudig in productie neemt. De modellen worden gemaakt in SageMaker, maar je kunt ze uitrollen op elk platform. Je hoeft modellen dus niet per platform te fine-tunen.

SageMaker bevat ook SageMaker Ground Truth. Met deze toepassing maak je de modellen nauwkeuriger.

Waarvoor gebruik je SageMaker?

De schrijver in dit artikel van Techzine neemt als voorbeeld een Machine Learning-algoritme dat katten moet herkennen. Daarvoor moet je model veel dierenfoto’s analyseren. Na afloop van de analyse, kan het alsnog dat er naast kattenfoto’s ook kamelenfotos’s in je dataset terecht komen.

Voorkomen? Daarvoor schakel je Ground Truth in. Als er voor 70 of 80 procent zekerheid is dat er een kat op de foto staat, mag de afbeelding door naar het definitieve model. Zo niet, dan verdwijnt de afbeelding naar handmatige controle. Je bepaalt zelf hoeveel controle je over Ground Truth houdt, maar met behulp van Ground Truth kun je de modellen wel zelf trainen.

Hoe werkt het?

SageMaker werkt met workflows. Eerst bereid je een model voor in een Jupyter notebook. Als je dat hebt gedaan, configureer je de trainingmodus. Gelukt? Start de training op met SageMaker software development kit (SDK). SageMaker uploadt alle benodigde scripts en data om te trainen.

Klaar met trainen? Dan kun je je model toepassen op de productieomgeving en voorspellingen doen via HTTP API. Een model in productie nemen verloopt niet altijd vlekkeloos, maar volgens Hackernoon pakt SageMaker het handig aan. Met python SDK of een web interface defineer je een HTTP endpoint voor je model. De rest gaat vanzelf.

Meer leren?

Nieuwsgierig naar wat jij met SageMaker kunt doen? Met training haal je écht alles uit de technologie. Volg met je GK Polaris Discovery abonnement de Practical Data Science with Amazon SageMaker training. In slechts 1 dag doorloop je met behulp van SageMaker alle stappen in het Machine Learning-proces. Zien we jou binnenkort in de Virtual Classroom? 

^{_{De volgende bronnen zijn gebruik bij de totstandkoming van dit artikel: Amazon Web Services, Techzine, Hackernoon}}