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Algoritmi integrati e modelli preaddestrati in Amazon SageMaker
Amazon SageMaker offre una suite di algoritmi integrati, modelli pre-addestrati e modelli di soluzioni predefiniti per aiutare i data scientist e i professionisti dell'apprendimento automatico a iniziare rapidamente ad addestrare e implementare modelli di apprendimento automatico. Per chi è alle prime armi SageMaker, scegliere l'algoritmo giusto per il proprio caso d'uso può essere un compito impegnativo. La tabella seguente fornisce un breve riepilogo che mostra come iniziare con un problema o un caso d'uso di esempio e trovare un algoritmo integrato appropriato SageMaker che sia valido per quel tipo di problema. Ulteriori indicazioni organizzate per paradigmi di apprendimento (supervisionati e non supervisionati) e domini di dati importanti (testo e immagini) sono fornite nelle sezioni che seguono la tabella.
Tabella: Mappatura dei casi d'uso agli algoritmi integrati
| Paradigma o dominio di apprendimento | Tipi di problema | Esempi di problemi e casi d'uso | Formato di input dei dati | algoritmi integrati |
|---|---|---|---|---|
| Modelli preaddestrati e modelli di soluzioni preinstallati |
Classificazione delle immagini Classificazione tabulare Regressione tabulare Classificazione del testo Rilevamento di oggetti Incorporamento del testo Risposta alle domande Classificazione delle coppie di frasi Incorporamento di immagini Riconoscimento delle entità denominate Segmentazione delle istanze Generazione di testo Riepilogo testo Segmentazione semantica Traduzione automatica |
Ecco alcuni esempi dei 15 tipi di problemi che possono essere risolti con i modelli preformati e i modelli di soluzioni predefiniti forniti da Amazon: SageMaker JumpStart Risposta alle domande: chatbot che fornisce una risposta a una determinata domanda. Analisi del testo: analizza testi basati di modelli specifici di un settore come quello finanziario. |
Immagine, testo, tabella | Modelli popolari, tra cui Mobilenet, YOLO, Faster R-CNN, BERT, LightGBM e CatBoost Per un elenco dei modelli preconfigurati disponibili, consulta Modelli. JumpStart Per un elenco dei modelli di soluzioni predefiniti disponibili, consulta JumpStart Soluzioni. |
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Classificazione multi-classe/Binaria |
Prevedi se un articolo appartiene a una categoria: un filtro antispam per le e-mail |
Tabulare |
AutoGluon-Tabular, CatBoost, Algoritmo delle macchine di fattorizzazione, Algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN), LightGBM, Algoritmo di apprendimento lineare, TabTransformer, XGBoost algoritmo con Amazon SageMaker AI |
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Regressione |
Prevedi un numeric/continuous valore: stima il valore di una casa |
Tabulare |
AutoGluon-Tabular, CatBoost, Algoritmo delle macchine di fattorizzazione, Algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN), LightGBM, Algoritmo di apprendimento lineare, TabTransformer, XGBoost algoritmo con Amazon SageMaker AI |
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Previsione di serie temporali |
Basato su dati storici per un comportamento, prevedi il comportamento futuro: prevedi le vendite di un nuovo prodotto sulla base dei dati di vendita precedenti. |
Tabulare | ||
| Incorporamenti: converte oggetti ad alta dimensione in uno spazio a bassa dimensione. |
Migliora l'incorporamento dei dati degli oggetti ad alta dimensione: identifica i ticket di assistenza duplicati o trova l'instradamento corretto in base alla somiglianza del testo nei ticket |
Tabulare | Algoritmo Object2Vec | |
| Apprendimento non supervisionato |
Ingegneria delle funzionalità: riduzione della dimensionalità |
Elimina da un set di dati quelle colonne che hanno una relazione debole con la label/target variabile: il colore di un'auto quando ne prevedi il chilometraggio. |
Tabulare | |
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Rilevamento anomalie |
Rileva comportamenti anomali nell'applicazione: individua quando un sensore IoT invia letture anomale |
Tabulare | ||
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Rilevamento di anomalie IP |
Proteggi la tua applicazione da utenti sospetti: rileva se un indirizzo IP che accede a un servizio potrebbe provenire da un malintenzionato |
Tabulare | ||
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Raggruppamento o raggruppamento |
Raggruppa prodotti simili objects/data : individua i clienti con spese elevate, medie e basse basandosi sulla cronologia delle loro transazioni |
Tabulare | ||
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Modellazione degli argomenti |
Organizza una serie di documenti in argomenti (non noti in anticipo): contrassegna un documento come appartenente a una categoria medica in base ai termini utilizzati nel documento. |
Testo |
Algoritmo Allocazione latente di Dirichlet (LDA, Latent Dirichlet Allocation), Algoritmo Modello neurale di argomenti (NTM) |
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Classificazione del testo |
Assegna categorie predefinite ai documenti di un corpus: classifica i libri di una biblioteca in discipline accademiche |
Testo |
Algoritmo BlazingText, Classificazione del testo - TensorFlow |
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Traduzione automatica Algoritmo |
Converti il testo da una lingua all'altra: da spagnolo a inglese |
Testo | ||
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Riepilogo del testo |
Riassumi un corpus di testo lungo: un riassunto per un documento di ricerca |
Testo | ||
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S peech-to-text |
Converti file audio in testo: trascrive le conversazioni del call center per ulteriori analisi |
Testo | ||
| Elaborazione di immagini |
Classificazione multi-etichetta e immagine |
Etichetta/tagga un'immagine in base al contenuto dell'immagine: avvisa sui contenuti per adulti in un'immagine |
Immagine | |
| Classificazione delle immagini |
Classifica qualcosa in un'immagine utilizzando l'apprendimento del trasferimento. |
Immagine | ||
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Rilevamento di oggetti e classificazione |
Rileva persone e oggetti in un'immagine: la polizia esamina una grande galleria fotografica di una persona scomparsa |
Immagine |
Rilevamento degli oggetti - MXNet, Rilevamento degli oggetti - TensorFlow |
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Visione artificiale |
Etichetta singolarmente ogni pixel di un'immagine con una categoria: le auto a guida autonoma si preparano a identificare gli oggetti sul percorso |
Immagine |
Per informazioni importanti sui seguenti elementi comuni a tutti gli algoritmi integrati forniti dall' SageMaker IA, vediParametri per gli algoritmi integrati.
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Percorsi del registro Docker
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formati dei dati
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tipi di EC2 istanze Amazon consigliati
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CloudWatch registri
Le seguenti sezioni forniscono ulteriori indicazioni per gli algoritmi integrati di Amazon SageMaker AI raggruppati in base ai paradigmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato a cui appartengono. Per le descrizioni di questi paradigmi di apprendimento e dei tipi di problemi associati, consulta Tipi di algoritmi. Sono inoltre disponibili sezioni sugli algoritmi integrati di SageMaker intelligenza artificiale disponibili per due importanti domini di apprendimento automatico: l'analisi testuale e l'elaborazione delle immagini.
Modelli preaddestrati e modelli di soluzioni
Amazon SageMaker JumpStart offre un'ampia gamma di modelli preformati, modelli di soluzioni predefiniti ed esempi per i tipi di problemi più diffusi. Questi utilizzano sia l' SageMaker SDK che Studio Classic. Per ulteriori informazioni su questi modelli, soluzioni e sui notebook di esempio forniti da Amazon SageMaker JumpStart, consulta. SageMaker JumpStart modelli preaddestrati
Apprendimento supervisionato
Amazon SageMaker AI fornisce diversi algoritmi generici integrati che possono essere utilizzati per problemi di classificazione o regressione.
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AutoGluon-Tabular: un framework AutoML open source che riesce a raggruppare modelli e impilarli su più livelli.
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CatBoost: un'implementazione dell'algoritmo alberi potenziati dal gradiente che introduce il potenziamento ordinato e un algoritmo innovativo per l'elaborazione delle funzionalità categoriche.
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Algoritmo delle macchine di fattorizzazione: si tratta di un’estensione di un modello lineare che è stato progettato per acquisire in modo economico le interazioni tra le funzionalità all’interno del set di dati sparsi altamente dimensionali.
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Algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN): un metodo non parametrico che utilizza i k punti etichettati più vicini per assegnare un valore. Per la classificazione, si tratta di un’etichetta per un nuovo punto dati. Per la regressione, è un valore di destinazione previsto sulla base della media dei k punti più vicini.
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LightGBM: un’implementazione dell’algoritmo alberi potenziati dal gradiente che aggiunge due nuove tecniche per migliorare l’efficienza e la scalabilità. Queste due nuove tecniche sono Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) ed Exclusive Feature Bundling (EFB).
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Algoritmo di apprendimento lineare: apprende una funzione lineare per la regressione o una funzione di soglia lineare per la classificazione.
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TabTransformer—una nuova architettura di modellazione tabulare approfondita dei dati basata su Transformers. self-attention-based
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XGBoost algoritmo con Amazon SageMaker AI: un'implementazione dell'algoritmo di alberi potenziati dal gradiente che combina un insieme di stime di una serie di modelli più semplici e più deboli.
Amazon SageMaker AI fornisce anche diversi algoritmi di apprendimento supervisionato integrati utilizzati per attività più specializzate durante l'ingegneria delle funzionalità e la previsione a partire da dati di serie temporali.
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Algoritmo Object2Vec: un nuovo algoritmo multiuso altamente personalizzabile utilizzato per l'ingegneria delle funzionalità. Può apprendere incorporamenti densi a bassa dimensione di oggetti ad alta dimensione per produrre funzionalità che migliorano l'efficienza di addestramento per i modelli downstream. Sebbene si tratti di un algoritmo supervisionato, esistono molti scenari in cui le etichette delle relazioni possono essere ottenute esclusivamente da cluster naturali di dati. Anche se per l’addestramento richiede dati etichettati, ciò può avvenire senza alcuna annotazione umana esplicita.
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Utilizzo dell’algoritmo di previsione SageMaker AI DeepAR: l'algoritmo di apprendimento supervisionato per la previsione di serie temporali (unidimensionali) scalari mediante reti neurali ricorrenti (RNN, Recurrent Neural Network).
Apprendimento non supervisionato
Amazon SageMaker AI offre diversi algoritmi integrati che possono essere utilizzati per una varietà di attività di apprendimento senza supervisione. Tali attività includono operazioni come il clustering, la riduzione delle dimensioni, il riconoscimento dei modelli e il rilevamento delle anomalie.
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Algoritmo PCA (Principal Component Analysis): riduce la dimensionalità (numero di funzionalità) all'interno di un set di dati proiettando i punti dati sui primi componenti principali. L'obiettivo è conservare quante più informazioni o variazioni possibili. Per i matematici, i componenti principali sono gli autovettori della matrice di covarianza dei dati.
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Algoritmo K-Means: individua i raggruppamenti discreti all’interno dei dati. Questo si verifica dove i membri di un gruppo sono il più possibile simili l’uno all’altro e il più possibile diversi dai membri di altri gruppi.
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IP Insights—apprende i modelli di utilizzo degli indirizzi. IPv4 È progettato per acquisire associazioni tra IPv4 indirizzi e varie entità, come numeri di utente IDs o di account.
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Algoritmo Random Cut Forest (RCF): rileva punti dati anomali all'interno di un set di dati che divergono da dati altrimenti ben strutturati o modellati.
Analisi testuale
SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce algoritmi personalizzati per l'analisi di documenti testuali. Questo include i testi utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella classificazione o riepilogo dei documenti, nella modellazione o classificazione degli argomenti e nella trascrizione o traduzione della lingua.
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Algoritmo BlazingText: un'implementazione altamente ottimizzata di Word2vec e algoritmi di classificazione del testo che si adattano facilmente a set di dati di grandi dimensioni. È utile per molte attività successive di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
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Algoritmo Sequence-to-Sequence: questo algoritmo supervisionato è utilizzato comunemente per la traduzione automatica neurale.
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Algoritmo Allocazione latente di Dirichlet (LDA, Latent Dirichlet Allocation): un algoritmo idoneo per determinare gli argomenti in un set di documenti. Si tratta di un algoritmo non supervisionato e pertanto non utilizza dati di esempio con risposte durante l'addestramento.
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Algoritmo Modello neurale di argomenti (NTM): un'altra tecnica non supervisionata per determinare gli argomenti in un set di documenti, utilizzando un approccio di rete neurale.
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Classificazione del testo - TensorFlow: un algoritmo supervisionato che supporta l’apprendimento del trasferimento con modelli preaddestrati disponibili per la classificazione del testo.
Elaborazione di immagini
SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce anche algoritmi di elaborazione delle immagini utilizzati per la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la visione artificiale.
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Classificazione delle immagini - MXNet: utilizza dati di esempio con delle risposte (definito come algoritmo supervisionato). Utilizza questo algoritmo per classificare le immagini.
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Classificazione delle immagini - TensorFlow—utilizza modelli TensorFlow Hub preaddestrati per ottimizzare attività specifiche (denominati algoritmi supervisionati). Utilizza questo algoritmo per classificare le immagini.
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Algoritmo di segmentazione semantica: fornisce un approccio a livello di pixel in modo granulare per lo sviluppo di applicazioni di visione artificiale.
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Rilevamento degli oggetti - MXNet: rileva e classifica gli oggetti nelle immagini utilizzando un'unica rete neurale profonda. È un algoritmo di apprendimento supervisionato che accetta le immagini come input e identifica tutte le istanze degli oggetti all'interno della scena dell'immagine.
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Rilevamento degli oggetti - TensorFlow: rileva i riquadri di delimitazione e le etichette degli oggetti in un'immagine. È un algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta il trasferimento dell'apprendimento con i modelli preaddestrati disponibili. TensorFlow
