SageMaker

SageMaker: دليل شامل للمبتدئين

SageMaker هي خدمة تعلم آلي مُدارة بالكامل تقدمها Amazon Web Services (AWS). تهدف SageMaker إلى تمكين علماء البيانات والمطورين من بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بسرعة وسهولة. هذا المقال موجه للمبتدئين الذين يرغبون في فهم أساسيات SageMaker وكيف يمكنهم الاستفادة منها في مشاريعهم.

ما هو التعلم الآلي ولماذا SageMaker؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة يمكنها التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يتضمن ذلك بناء نماذج يمكنها التنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تتلقاها.

تقليديًا، كان بناء نماذج التعلم الآلي عملية معقدة تتطلب خبرة في العديد من المجالات، بما في ذلك علم البيانات، وهندسة البرمجيات، وإدارة البنية التحتية. SageMaker تبسط هذه العملية من خلال توفير مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات التي تغطي كل مرحلة من مراحل دورة حياة التعلم الآلي.

المكونات الرئيسية لـ SageMaker

SageMaker تتكون من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لتوفير تجربة متكاملة:

SageMaker Studio: بيئة تطوير متكاملة (IDE) قائمة على الويب توفر جميع الأدوات التي تحتاجها لبناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.
SageMaker Data Wrangler: خدمة لإعداد البيانات وتنظيفها وتحويلها.
SageMaker Notebook Instances: بيئات حوسبة مُدارة لتشغيل دفاتر Jupyter لتطوير نماذج التعلم الآلي.
SageMaker Training: خدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات والأطر.
SageMaker Inference: خدمة لنشر نماذج التعلم الآلي وتوفير تنبؤات في الوقت الفعلي.
SageMaker Autopilot: خدمة تلقائية لإنشاء أفضل نموذج تعلم آلي لمجموعة بيانات معينة.
SageMaker Feature Store: مستودع مركزي لتخزين وإدارة الميزات المستخدمة في نماذج التعلم الآلي.
SageMaker Model Monitor: خدمة لمراقبة أداء نماذج التعلم الآلي المنشورة واكتشاف الانحرافات في البيانات.

دورة حياة التعلم الآلي مع SageMaker

يمكن تقسيم دورة حياة التعلم الآلي إلى عدة مراحل رئيسية، و SageMaker توفر أدوات لكل مرحلة:

دورة حياة التعلم الآلي و SageMaker
المرحلة	وصف	أدوات SageMaker
جمع البيانات	الحصول على البيانات من مصادر مختلفة.	Amazon S3، Amazon Redshift، قواعد البيانات الأخرى.
إعداد البيانات	تنظيف البيانات وتحويلها وتنسيقها.	SageMaker Data Wrangler
اختيار النموذج	اختيار خوارزمية التعلم الآلي المناسبة.	SageMaker Autopilot، خوارزميات SageMaker المدمجة
تدريب النموذج	تدريب النموذج باستخدام البيانات المُعدة.	SageMaker Training
تقييم النموذج	تقييم أداء النموذج باستخدام بيانات الاختبار.	مقاييس SageMaker، أدوات التصور
نشر النموذج	نشر النموذج لتقديم تنبؤات.	SageMaker Inference
مراقبة النموذج	مراقبة أداء النموذج في الإنتاج.	SageMaker Model Monitor

استخدام SageMaker: مثال بسيط

لنفترض أنك تريد بناء نموذج لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني إلى رسائل غير مرغوب فيها (Spam) ورسائل غير غير مرغوب فيها (Not Spam). يمكنك استخدام SageMaker لتدريب نموذج باستخدام خوارزمية التصنيف، ثم نشره لتقديم تنبؤات حول رسائل البريد الإلكتروني الجديدة.

1. **تحميل البيانات:** قم بتحميل مجموعة بيانات رسائل البريد الإلكتروني إلى Amazon S3. 2. **إعداد البيانات:** استخدم SageMaker Data Wrangler لتنظيف البيانات وإعدادها. 3. **تدريب النموذج:** استخدم SageMaker Training لتدريب نموذج تصنيف باستخدام خوارزمية مثل Logistic Regression. 4. **تقييم النموذج:** قم بتقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة و الاسترجاع. 5. **نشر النموذج:** انشر النموذج باستخدام SageMaker Inference لتقديم تنبؤات في الوقت الفعلي.

استراتيجيات التحليل الفني في سياق نماذج SageMaker

عند تطوير نماذج تنبؤية باستخدام SageMaker، يمكن تطبيق مفاهيم من التحليل الفني لتحسين دقة النموذج. على سبيل المثال:

تحليل الاتجاه: تحديد الاتجاهات في البيانات التاريخية يمكن أن يساعد في اختيار الخوارزميات المناسبة وتصميم الميزات.
مؤشرات التذبذب: استخدام مؤشرات مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و المتوسط المتحرك المتقارب المتباعد (MACD) يمكن أن يساعد في تحديد نقاط الدخول والخروج المثالية في السوق.
أنماط الرسوم البيانية: التعرف على أنماط الرسوم البيانية يمكن أن يساعد في التنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية.

استراتيجيات تحليل حجم التداول مع SageMaker

تحليل حجم التداول يمكن أن يضيف طبقة إضافية من الدقة إلى نماذج SageMaker:

حجم التداول كإشارة تأكيد: يمكن استخدام حجم التداول لتأكيد إشارات من المؤشرات الفنية.
تحديد الاختلافات في الحجم: يمكن أن تشير الاختلافات الكبيرة في حجم التداول إلى تغييرات محتملة في الاتجاه.
تحليل التراكم والتوزيع: يمكن استخدام حجم التداول لتحديد فترات التراكم والتوزيع، مما قد يساعد في التنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية.

الخلاصة

SageMaker هي أداة قوية لتبسيط عملية بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي. من خلال توفير مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات، تمكن SageMaker علماء البيانات والمطورين من التركيز على بناء نماذج عالية الجودة دون القلق بشأن إدارة البنية التحتية. سواء كنت مبتدئًا أو خبيرًا في التعلم الآلي، يمكن أن تساعدك SageMaker في تحقيق أهدافك.

Amazon Machine Learning Amazon Comprehend Amazon Rekognition AWS Glue AWS Lambda Amazon Athena Amazon QuickSight Amazon CloudWatch Amazon CloudFormation Amazon IAM

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين