Машинное обучение с AWS
«Большие данные» — это много; к сожалению, многие организации с трудом пробиваются сквозь массы. Вычисления в наши дни таковы, что бесчисленные организации легко собирают массу неразличимых данных, которые потенциально могут быть использованы для повышения ценности разными способами. Что не так просто, так это анализ этих данных, это более запутанно и требует правильных навыков и инструментов.
Google, IBM и Microsoft Azure предлагают своего рода услуги, чтобы помочь в этом, и теперь Amazon последовала примеру с сервисом машинного обучения AWS.
Введение
Большие данные повсюду; от этого никуда не деться. Богатство информации, которую компании могут собирать в наши дни, просто ошеломляет. Многие организации оказались в ситуации, когда они накопили кучу данных и знают, что эти данные могут быть ценными, но не имеют ни малейшего представления о том, как их анализировать. У них нет опыта, и его приобретение обходится в основном дорого, и проблемы все еще остаются.
Аналитика данных заняла важное место в современных и будущих информационных технологиях. У таких компаний, как Google, IBM и Microsoft, есть предложения для этой цели, а теперь и у Amazon есть предложение — Amazon Machine Learning Service. Благодаря этому сервису клиенты AWS могут воспользоваться сервисом для анализа своих данных, не требуя специальных знаний и инструментов.
Разработчики составляют большую часть клиентской базы AWS. Возможность включать возможности машинного обучения в разрабатываемые ими приложения является очень выгодной. Обычно это сложный подвиг для разработчика, который не часто удается; поскольку процедура требует многих навыков (статистика, анализ данных и навыки машинного обучения), кроме того, традиционные методы чрезвычайно трудоемки и требуют много времени. Требуется автоматизированный, простой в использовании подход и далеко идущая альтернатива, и поэтому появился сервис машинного обучения Amazon.
Многие крупные компании используют и используют возможности машинного обучения в течение некоторого времени, что позволяет им, например, сопоставлять продукты с клиентами, теперь частные лица и небольшие компании также могут воспользоваться преимуществами анализа данных. Имея возможность анализировать и использовать данные, которые они накапливают, они могут получить осознание, которое в противном случае, возможно, никогда бы не обдумывалось.
Что такое машинное обучение и зачем оно нужно
Машинное обучение включает в себя создание и изучение алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы на основе данных. Он развился из изучения распознавания образов и вычислительной теории обучения в искусственном интеллекте.
Машинное обучение получило дальнейшее развитие, чтобы помочь людям и организациям, и на него в значительной степени полагаются организации, которые управляют данными. Эти интеллектуальные системы обычно работают за кулисами, о чем многие из нас не подозревают. Большинство из нас используют его ежедневно, даже не осознавая этого.
Алгоритмы анализируют и извлекают уроки из данных, чтобы предоставляемые или предлагаемые услуги могли наилучшим образом соответствовать требованиям.
Для организаций машинное обучение имеет основополагающее значение для простого и экономичного подхода к анализу больших данных. Благодаря инструментам машинного обучения организациям больше не нужно полагаться на аналитиков данных для выполнения сложной задачи, поскольку машинное обучение делает работу более эффективной, с более точными результатами и за меньшее время.
Машинное обучение в бизнес-среде выводит процесс принятия решений на новый уровень, позволяющий решать широкий круг проблем. Машинное обучение может помочь в обнаружении мошенничества, мониторинге, прогнозировании, ориентации на клиентов и рекомендации продуктов, и это лишь некоторые из них.
Это также открывает мир аналитики данных большему количеству компаний и частных лиц, которые в противном случае не имели бы доступа к аналитике данных.
Некоторые преимущества машинного обучения в облаке
- Традиционный трудоемкий анализ теперь автоматизирован
- Снижение затрат на анализ данных
- Сокращение времени, затрачиваемого на анализ данных
- Массы данных можно анализировать более эффективно и с большей точностью
- Точность часто выше по сравнению с ручным подходом
- Быстрее и выше пропускная способность
- Преобразовывает беспорядочные и разнообразные данные в соответствующее расположение данных, чтобы обеспечить оптимизированное принятие решений.
- Может быть спроектирован так, чтобы автоматически и непрерывно учиться на новых данных
- Улучшенная масштабируемость
- Обеспечивает конкурентное преимущество
- Нет необходимости в оборудовании, закупках или настройке
Сервис машинного обучения Amazon
За годы Amazon накопила обширный опыт и знания в области машинного обучения, успешно используя свои возможности в своем розничном онлайн-бизнесе. Использование этих обширных знаний для разработки полностью управляемой службы машинного обучения для использования в облаке.
Сервис предназначен для разработчика/пользователя облака Amazon и позволяет легко сортировать и анализировать данные, хранящиеся в облаке Amazon, для выполнения как пакетной экстраполяции, так и экстраполяции в реальном времени, что позволяет разработчику/пользователю с легкостью создавать прогнозные приложения.
Используя сервис машинного обучения Amazon, каждый может разобраться в своих данных без необходимости в аналитике, инструментах и специальной инфраструктуре для поддержки всего этого. Всех этих барьеров больше нет. Услуга оплачивается по мере использования, как и в случае с другими AWS, без каких-либо затрат на установку, поэтому даже малый бизнес или физическое лицо могут получить выгоду.
Услуга проста в использовании и следует пошаговому руководству, которому легко следовать, даже если вы совсем не опытны в этой области.
Что он поддерживает
Служба поддерживает три типа анализа и может выполняться с данными для создания нескольких моделей:
- Бинарная классификация (предсказывает один из двух возможных результатов)
- Мультиклассовая классификация (предсказывает один из трех или более возможных результатов)
- Регрессия (предсказывает числовое значение)
Затем модели можно использовать для классификации данных, загруженных из сохраненных пакетных данных или данных в реальном времени.
Можно разработать несколько моделей с помощью консоли машинного обучения и интерфейсов прикладных программ (API).
Как это работает
Сервис машинного обучения Amazon применяет алгоритмы, помогающие пользователю создавать модели машинного обучения. Первоначально с помощью обучающих данных закономерности могут быть обнаружены в существующих данных и могут быть использованы для прогнозирования новых данных в пакетном режиме или в режиме реального времени по выбору. После того, как пользователь построил модель, адаптировал ее и точно настроил в соответствии со своими требованиями и остался ею доволен, можно делать прогнозы в масштабе.
Сервис интегрирован с Amazon Simple Storage S3, Redshift и Amazon RDS, используя данные, уже хранящиеся в облаке Amazon.
Консоль Amazon Machine Learning и API
Разработчики могут использовать интерфейсы прикладных программ (API) для включения машинного обучения в приложения и помогает обойти требование алгоритмов кодирования в программном обеспечении.
API-интерфейсы предназначены для создания, связывания и влияния на источники данных, модели, прогнозы и оценки. Они предоставляют инструменты виртуализации данных и моделей, помогающие в оценке качества и внесении корректировок в прогнозы, чтобы они наилучшим образом соответствовали намеченной цели.
Консоль машинного обучения Amazon и API позволяют:
- Возможность быстрого создания нескольких моделей при необходимости
- Высокая пропускная способность данных для улучшенной генерации прогнозов
- Повышенная масштабируемость
- Не беспокойтесь об управлении и мониторинге инфраструктуры, поскольку это часть услуги.
Вывод
Важно, чтобы предприятия любого размера могли воспользоваться преимуществами машинного обучения. В экономике, основанной на данных, возможность использовать массивы данных, собранных для поддержки и улучшения бизнес-функций, имеет важное значение и помогает поддерживать конкурентное преимущество.
Машинное обучение Amazon предоставляет своим пользователям услугу, помогающую им лучше использовать свои данные. Этот облачный сервис открывает возможности машинного обучения в более широком континууме с меньшими затратами, временем и усилиями.
Сервис основан на собственном накопленном опыте Amazon и глубоко укоренен в их успешном использовании машинного обучения в своем бизнесе.