किसी भी मशीन लर्निंग (एमएल) वर्कफ़्लो में डेटा तैयारी एक महत्वपूर्ण कदम है, फिर भी इसमें अक्सर कठिन और समय लेने वाले कार्य शामिल होते हैं। अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास अब द्वारा संचालित व्यापक डेटा तैयारी क्षमताओं का समर्थन करता है अमेज़न SageMaker डेटा रैंगलर. इस एकीकरण के साथ, सेजमेकर कैनवस ग्राहकों को डेटा तैयार करने, एमएल और फाउंडेशन मॉडल बनाने और उपयोग करने के लिए एंड-टू-एंड नो-कोड कार्यक्षेत्र प्रदान करता है ताकि डेटा से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि तक समय में तेजी लाई जा सके। अब आप 50 से अधिक डेटा स्रोतों से आसानी से डेटा खोज और एकत्र कर सकते हैं, और सेजमेकर कैनवस के विज़ुअल इंटरफ़ेस में 300 से अधिक अंतर्निहित विश्लेषण और परिवर्तनों का उपयोग करके डेटा का पता लगा सकते हैं और तैयार कर सकते हैं। आपको परिवर्तनों और विश्लेषणों के लिए तेज़ प्रदर्शन और एमएल के लिए डेटा का पता लगाने और बदलने के लिए एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस भी दिखाई देगा।
इस पोस्ट में, हम आपको सेजमेकर कैनवस में एंड-टू-एंड मॉडल निर्माण के लिए डेटा तैयार करने की प्रक्रिया के बारे में बताते हैं।
समाधान अवलोकन
हमारे उपयोग के मामले में, हम एक वित्तीय सेवा कंपनी में डेटा पेशेवर की भूमिका निभा रहे हैं। हम एक एमएल मॉडल बनाने के लिए दो नमूना डेटासेट का उपयोग करते हैं जो भविष्यवाणी करता है कि उधारकर्ता द्वारा ऋण पूरी तरह से चुकाया जाएगा या नहीं, जो क्रेडिट जोखिम के प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण है। सेजमेकर कैनवस का नो-कोड वातावरण हमें कोडिंग की आवश्यकता के बिना डेटा, इंजीनियर सुविधाओं को जल्दी से तैयार करने, एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने और मॉडल को एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो में तैनात करने की अनुमति देता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पूर्वाभ्यास का पालन करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपने इसमें वर्णित पूर्वापेक्षाएँ लागू कर ली हैं
- अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास लॉन्च करें. यदि आप पहले से ही सेजमेकर कैनवस उपयोगकर्ता हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप लॉग आउट और इस नई सुविधा का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए वापस लॉग इन करें।
- स्नोफ्लेक से डेटा आयात करने के लिए, चरणों का पालन करें स्नोफ्लेक के लिए OAuth सेट करें.
इंटरैक्टिव डेटा तैयार करें
सेटअप पूरा होने के साथ, अब हम इंटरैक्टिव डेटा तैयारी को सक्षम करने के लिए डेटा प्रवाह बना सकते हैं। डेटा प्रवाह डेटा को व्यवस्थित करने के लिए अंतर्निहित परिवर्तन और वास्तविक समय विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- निम्नलिखित विधियों में से किसी एक का उपयोग करके एक नया डेटा प्रवाह बनाएं:
- चुनें डेटा रैंगलर, डेटा प्रवाह, उसके बाद चुनो बनाएं.
- सेजमेकर कैनवास डेटासेट चुनें और चुनें डेटा प्रवाह बनाएँ.
- चुनें आयात आंकड़ा का चयन करें और तालिका का ड्रॉप-डाउन सूची से
- आप जैसे 50 से अधिक डेटा कनेक्टर्स के माध्यम से सीधे डेटा आयात कर सकते हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3), अमेज़न एथेना, अमेज़न रेडशिफ्ट, स्नोफ्लेक, और सेल्सफोर्स। इस वॉकथ्रू में, हम आपके डेटा को सीधे स्नोफ्लेक से आयात करने पर चर्चा करेंगे।
वैकल्पिक रूप से, आप वही डेटासेट अपनी स्थानीय मशीन से अपलोड कर सकते हैं। आप डेटासेट डाउनलोड कर सकते हैं ऋण-भाग-1.सीएसवी और ऋण-भाग-2.सीएसवी.
- आयात डेटा पृष्ठ से, सूची से स्नोफ्लेक चुनें और चुनें कनेक्शन जोड़ें।
- कनेक्शन के लिए एक नाम दर्ज करें, चुनें OAuth प्रमाणीकरण विधि ड्रॉप डाउन सूची से विकल्प। अपना ओक्टा खाता आईडी दर्ज करें और कनेक्शन जोड़ें चुनें।
- प्रमाणित करने के लिए ओक्टा क्रेडेंशियल दर्ज करने के लिए आपको ओक्टा लॉगिन स्क्रीन पर पुनः निर्देशित किया जाएगा। सफल प्रमाणीकरण पर, आपको डेटा प्रवाह पृष्ठ पर पुनः निर्देशित किया जाएगा।
- स्नोफ्लेक डेटाबेस से ऋण डेटासेट का पता लगाने के लिए ब्राउज़ करें
दो ऋण डेटासेट को स्क्रीन के बाईं ओर से दाईं ओर खींचकर और छोड़ कर चुनें। दो डेटासेट कनेक्ट हो जाएंगे, और लाल विस्मयादिबोधक चिह्न के साथ एक जुड़ाव चिह्न दिखाई देगा। उस पर क्लिक करें, फिर दोनों डेटासेट के लिए चयन करें id चाबी। शामिल होने के प्रकार को ऐसे ही रहने दें आंतरिक. इसे ऐसा दिखना चाहिए:
- चुनें सहेजे बंद करें.
- चुनें डेटासेट बनाएं. डेटासेट को एक नाम दें.
- डेटा प्रवाह पर नेविगेट करें, आपको निम्नलिखित दिखाई देगा।
- ऋण डेटा का त्वरित पता लगाने के लिए, चुनें डेटा जानकारी प्राप्त करें और चयन करें
loan_status
लक्ष्य स्तंभ और वर्गीकरण समस्या प्रकार.
उत्पन्न हुआ डेटा गुणवत्ता और अंतर्दृष्टि रिपोर्ट प्रमुख आँकड़े, विज़ुअलाइज़ेशन और फ़ीचर महत्व विश्लेषण प्रदान करता है।
- डेटासेट को समझने और सुधारने के लिए डेटा गुणवत्ता के मुद्दों और असंतुलित वर्गों पर चेतावनियों की समीक्षा करें।
इस उपयोग के मामले में डेटासेट के लिए, आपको "बहुत कम त्वरित-मॉडल स्कोर" उच्च प्राथमिकता चेतावनी, और अल्पसंख्यक वर्गों (चार्ज और वर्तमान) पर बहुत कम मॉडल प्रभावकारिता की अपेक्षा करनी चाहिए, जो डेटा को साफ करने और संतुलित करने की आवश्यकता को दर्शाता है। को देखें कैनवास दस्तावेज़ीकरण डेटा अंतर्दृष्टि रिपोर्ट के बारे में अधिक जानने के लिए।
सेजमेकर डेटा रैंगलर द्वारा संचालित 300 से अधिक अंतर्निहित परिवर्तनों के साथ, सेजमेकर कैनवास आपको ऋण डेटा को तेजी से हल करने में सक्षम बनाता है। आप पर क्लिक कर सकते हैं चरण जोड़ें, और सही परिवर्तनों को ब्राउज़ करें या खोजें। इस डेटासेट के लिए, उपयोग करें ड्रॉप मिसिंग और आउटलेर्स को संभालें डेटा साफ़ करने के लिए, फिर लागू करें एक-हॉट एनकोड, और टेक्स्ट को वेक्टराइज़ करें एमएल के लिए सुविधाएँ बनाने के लिए।
डेटा तैयारी के लिए चैट करें एक नई प्राकृतिक भाषा क्षमता है जो सादे अंग्रेजी में अनुरोधों का वर्णन करके सहज ज्ञान युक्त डेटा विश्लेषण को सक्षम बनाती है। उदाहरण के लिए, आप प्राकृतिक वाक्यांशों का उपयोग करके ऋण डेटा पर आंकड़े और फीचर सहसंबंध विश्लेषण प्राप्त कर सकते हैं। सेजमेकर कैनवस संवादी इंटरैक्शन के माध्यम से कार्यों को समझता है और चलाता है, डेटा तैयारी को अगले स्तर पर ले जाता है।
हम प्रयोग कर सकते हैं डेटा तैयारी के लिए चैट करें और ऋण डेटा को संतुलित करने के लिए अंतर्निहित परिवर्तन।
- सबसे पहले, निम्नलिखित निर्देश दर्ज करें:
replace “charged off” and “current” in loan_status with “default”
डेटा तैयारी के लिए चैट करें दो अल्पसंख्यक वर्गों को एक में मिलाने के लिए कोड तैयार करता है default
वर्ग.
- अंतर्निर्मित चुनें ऐसा मारा डिफ़ॉल्ट वर्ग के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए ट्रांसफ़ॉर्म फ़ंक्शन।
अब आपके पास एक संतुलित लक्ष्य स्तंभ है।
- ऋण डेटा को साफ और संसाधित करने के बाद, इसे पुन: उत्पन्न करें डेटा गुणवत्ता और अंतर्दृष्टि रिपोर्ट सुधारों की समीक्षा करना।
उच्च प्राथमिकता वाली चेतावनी गायब हो गई है, जो बेहतर डेटा गुणवत्ता का संकेत देती है। आप मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा गुणवत्ता बढ़ाने के लिए आवश्यकतानुसार और परिवर्तन जोड़ सकते हैं।
डेटा प्रोसेसिंग को स्केल और स्वचालित करें
डेटा तैयारी को स्वचालित करने के लिए, आप संपूर्ण डेटासेट या किसी भी ताज़ा डेटासेट को बड़े पैमाने पर संसाधित करने के लिए वितरित स्पार्क प्रोसेसिंग कार्य के रूप में संपूर्ण वर्कफ़्लो को चला या शेड्यूल कर सकते हैं।
- डेटा प्रवाह के भीतर, एक Amazon S3 गंतव्य नोड जोड़ें।
- सेजमेकर प्रोसेसिंग कार्य चुनकर लॉन्च करें नौकरी पैदा करो.
- प्रसंस्करण कार्य कॉन्फ़िगर करें और चुनें बनाएं, बिना सैंपलिंग के सैकड़ों जीबी डेटा पर प्रवाह को चलाने में सक्षम बनाता है।
एमएल जीवनचक्र को स्वचालित करने के लिए डेटा प्रवाह को एंड-टू-एंड एमएलओपीएस पाइपलाइनों में शामिल किया जा सकता है। डेटा प्रवाह सेजमेकर स्टूडियो नोटबुक में सेजमेकर पाइपलाइन में डेटा प्रोसेसिंग चरण के रूप में, या सेजमेकर अनुमान पाइपलाइन को तैनात करने के लिए फीड किया जा सकता है। यह डेटा तैयारी से लेकर सेजमेकर प्रशिक्षण और होस्टिंग तक प्रवाह को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है।
सेजमेकर कैनवस में मॉडल बनाएं और तैनात करें
डेटा तैयार करने के बाद, हम ऋण भुगतान भविष्यवाणी मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए अंतिम डेटासेट को सेजमेकर कैनवास पर निर्बाध रूप से निर्यात कर सकते हैं।
- चुनें मॉडल बनाएं डेटा प्रवाह के अंतिम नोड में या नोड्स फलक में।
यह डेटासेट निर्यात करता है और निर्देशित मॉडल निर्माण वर्कफ़्लो लॉन्च करता है।
- निर्यात किए गए डेटासेट को नाम दें और चुनें निर्यात.
- चुनें मॉडल बनाएं अधिसूचना से.
- मॉडल को नाम दें, चुनें भविष्यवाणी का विश्लेषण, और चुनें बनाएं.
यह आपको मॉडल बिल्डिंग पेज पर रीडायरेक्ट करेगा।
- लक्ष्य कॉलम और मॉडल प्रकार चुनकर सेजमेकर कैनवास मॉडल निर्माण अनुभव जारी रखें, फिर चुनें त्वरित निर्माण or मानक निर्माण.
मॉडल निर्माण अनुभव के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें मॉडल बनाना.
जब प्रशिक्षण पूरा हो जाता है, तो आप नए डेटा की भविष्यवाणी करने या उसे तैनात करने के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। को देखें अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवस में निर्मित एमएल मॉडल को अमेज़ॅन सेजमेकर रीयल-टाइम एंडपॉइंट पर तैनात करें सेजमेकर कैनवस से एक मॉडल को तैनात करने के बारे में अधिक जानने के लिए।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने सेजमेकर डेटा रैंगलर द्वारा संचालित, ऋण भुगतान की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा तैयार करने वाले एक वित्तीय डेटा पेशेवर की भूमिका निभाते हुए सेजमेकर कैनवस की एंड-टू-एंड क्षमताओं का प्रदर्शन किया। इंटरैक्टिव डेटा तैयारी ने सूचनात्मक सुविधाओं को इंजीनियर करने के लिए ऋण डेटा को तुरंत साफ करने, बदलने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाया। कोडिंग जटिलताओं को दूर करके, सेजमेकर कैनवस ने हमें उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटासेट बनाने के लिए तेजी से पुनरावृत्ति करने की अनुमति दी। यह त्वरित वर्कफ़्लो सीधे व्यावसायिक प्रभाव के लिए एक निष्पादक एमएल मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती की ओर ले जाता है। अपनी व्यापक डेटा तैयारी और डेटा से अंतर्दृष्टि तक एकीकृत अनुभव के साथ, सेजमेकर कैनवास आपको अपने एमएल परिणामों को बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है। डेटा से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि तक अपनी यात्रा को कैसे तेज़ करें, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें सेजमेकर कैनवास विसर्जन दिवस और AWS उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका.
लेखक के बारे में
डॉ. चांग्शा मा AWS में AI/ML विशेषज्ञ हैं। वह कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी, शिक्षा मनोविज्ञान में मास्टर डिग्री और डेटा विज्ञान और एआई/एमएल में स्वतंत्र परामर्श के साथ वर्षों का अनुभव रखने वाली एक प्रौद्योगिकीविद् हैं। उन्हें मशीन और मानव बुद्धि के लिए पद्धतिगत दृष्टिकोण पर शोध करने का शौक है। काम के अलावा, उसे लंबी पैदल यात्रा, खाना बनाना, शिकार करना और दोस्तों और परिवारों के साथ समय बिताना पसंद है।
अजय गोविंदराम AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। वह रणनीतिक ग्राहकों के साथ काम करता है जो जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग कर रहे हैं। उनका अनुभव तकनीकी दिशा प्रदान करने के साथ-साथ बड़े पैमाने पर एआई/एमएल अनुप्रयोग परिनियोजन के लिए डिजाइन सहायता प्रदान करने में निहित है। उनका ज्ञान एप्लिकेशन आर्किटेक्चर से लेकर बिग डेटा, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग तक है। उन्हें आराम करते हुए संगीत सुनना, बाहर का अनुभव करना और अपने प्रियजनों के साथ समय बिताना अच्छा लगता है।
हुआंग गुयेन AWS में एक वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हैं। वह ग्राहक-केंद्रित और डेटा-संचालित उत्पादों के निर्माण के 15 वर्षों के अनुभव के साथ, सेजमेकर कैनवस और सेजमेकर डेटा रैंगलर के लिए एमएल डेटा तैयारी का नेतृत्व कर रही है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-data-preparation-for-ml-with-comprehensive-data-preparation-capabilities-and-a-natural-language-interface-in-amazon-sagemaker-canvas/
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- सेजमेकर अनुमान
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