Cloud ML Platforms та хмарні рішення

🎓 Основні платформи

AWS SageMaker

Компоненти: SageMaker Training (навчання), Inference (deployment), AutoML, Feature Store, Experiments.

Переваги: Повна платформа, інтеграція з AWS, масштабованість, широкий вибір інстансів.

Застосування: Production ML, масштабоване навчання, enterprise ML.

Google Cloud AI Platform

Компоненти: Vertex AI (end-to-end ML), AutoML, Training, Prediction, Pipelines.

Переваги: Потужні можливості, AutoML, інтеграція з GCP, pre-trained моделі.

Застосування: ML навчання, AutoML, production deployment.

Azure Machine Learning

Компоненти: Workspace, Compute, Datasets, Experiments, Models, Endpoints.

Переваги: Enterprise-ready, інтеграція з Azure, MLOps, AutoML.

Застосування: Enterprise ML, MLOps, production системи.

🔧 Можливості платформ

AutoML

Концепція: Автоматичне навчання моделей. Вибір алгоритмів, гіперпараметрів, feature engineering.

Переваги: Швидкий старт, менше експертизи, систематичний пошук.

Платформи: SageMaker AutoML, Google AutoML, Azure AutoML.

MLOps

Концепція: Автоматизація ML lifecycle. CI/CD, моніторинг, версіонування.

Платформи: SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines, Azure ML Pipelines.

Переваги: Автоматизація, відтворюваність, масштабованість.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Навчання моделі на SageMaker

Підготовка: Завантажити дані в S3, підготувати training script.

Навчання: Створити SageMaker training job. Вибрати інстанс, налаштувати параметри.

Оцінка: Перевірити метрики, зберегти модель в SageMaker Model Registry.

Deployment: Deploy до SageMaker Endpoint для real-time прогнозів.

Приклад 2: AutoML на Google Cloud

Підготовка: Завантажити дані до BigQuery або Cloud Storage.

AutoML: Запустити AutoML. Визначити задачу, цільову змінну.

Оцінка: Перевірити метрики, вибрати найкращу модель.

Deployment: Deploy до AI Platform для прогнозів.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Cloud ML: ML у хмарі

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.