Formation d'un modèle d'apprentissage en profondeur avec Amazon SageMaker Studio

Table des matières

1. Introduction
2. Inscription à Amazon SageMaker Studio
3. Configuration de l'environnement de développement
4. Téléchargement du jeu de données CIFAR-10
5. Prétraitement des images
6. Conversion des images en fichiers TFRecords
7. Chargement des fichiers TFRecords dans un bucket S3
8. Création d'une expérience Amazon SageMaker
9. Création d'un essai de formation
10. Formation du modèle TensorFlow
11. Évaluation des résultats de formation
12. Optimisation des hyperparamètres avec le réglage automatique du modèle
13. Conclusion

🤖 Formation d'un modèle d'apprentissage en profondeur avec Amazon SageMaker

Dans cet article, nous allons aborder en détail le processus de formation d'un modèle d'apprentissage en profondeur en utilisant Amazon SageMaker Studio. SageMaker Studio est un outil puissant qui offre une interface conviviale pour développer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

1. Introduction

Dans cette introduction, nous allons donner un aperçu de l'article et expliquer les objectifs et le contenu que nous allons couvrir.

2. Inscription à Amazon SageMaker Studio

Avant de commencer, nous devons nous inscrire à Amazon SageMaker Studio. Nous expliquerons les étapes à suivre pour créer un compte et accéder à l'interface de SageMaker Studio.

3. Configuration de l'environnement de développement

Une fois inscrit, nous devrons configurer notre environnement de développement dans SageMaker Studio. Nous expliquerons comment créer un nouvel environnement, installer les dépendances nécessaires et configurer les paramètres de développement.

4. Téléchargement du jeu de données CIFAR-10

Pour notre projet, nous utiliserons le jeu de données CIFAR-10, qui est un ensemble d'images de 10 classes différentes. Nous expliquerons comment télécharger et préparer ce jeu de données pour la formation de notre modèle.

5. Prétraitement des images

Avant de pouvoir utiliser nos images pour la formation, nous devrons effectuer quelques opérations de prétraitement, telles que le redimensionnement, la normalisation et la transformation des images en tenseurs. Nous expliquerons en détail ces étapes de prétraitement.

6. Conversion des images en fichiers TFRecords

Les fichiers TFRecords sont un format binaire utilisé par TensorFlow pour stocker les données d'apprentissage. Nous expliquerons comment convertir nos images prétraitées en fichiers TFRecords afin de les utiliser dans notre modèle.

7. Chargement des fichiers TFRecords dans un bucket S3

Amazon S3 est un service de stockage cloud d'Amazon Web Services. Nous expliquerons comment créer un bucket S3 et comment charger nos fichiers TFRecords dans ce bucket.

8. Création d'une expérience Amazon SageMaker

Dans SageMaker, nous pouvons organiser nos projets en créant des expériences. Nous expliquerons comment créer une expérience pour notre projet et comment l'utiliser pour suivre et gérer la formation de notre modèle.

9. Création d'un essai de formation

Un essai est une instance de formation de notre modèle. Nous expliquerons comment créer un nouvel essai de formation, en spécifiant les paramètres tels que le type d'instance, le nombre d'époques et la taille du lot.

10. Formation du modèle TensorFlow

Maintenant que nous avons configuré notre environnement et chargé nos données, nous pouvons commencer la formation de notre modèle TensorFlow. Nous expliquerons comment utiliser le script de formation fourni et comment surveiller l'avancement de la formation.

11. Évaluation des résultats de formation

Une fois la formation terminée, nous devrons évaluer les résultats de notre modèle. Nous expliquerons comment calculer et interpréter la perte et l'exactitude de notre modèle sur l'ensemble de validation.

12. Optimisation des hyperparamètres avec le réglage automatique du modèle

Le réglage automatique des modèles dans SageMaker est un moyen efficace d'optimiser les hyperparamètres de notre modèle. Nous expliquerons comment configurer et exécuter un travail de réglage automatique du modèle pour trouver les meilleurs hyperparamètres pour notre modèle.

13. Conclusion

En conclusion, nous récapitulerons les points importants abordés dans cet article et nous discuterons des prochaines étapes pour continuer à développer et à améliorer notre modèle.