ఈ గైడ్ క్రాస్ ధ్రువీకరణ మరియు AWS సేవను ఉపయోగించి దాని పనిని వివరిస్తుంది.
క్రాస్ ధ్రువీకరణ అంటే ఏమిటి?
క్రాస్-వాలిడేషన్ డెవలపర్‌లు వేర్వేరు మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్‌లను పోల్చడానికి మరియు నిజ జీవితంలో వారి పనిని అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఒక నిర్దిష్ట డేటా లేదా దృష్టాంతంలో ఏ మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) లేదా డీప్ లెర్నింగ్ (DL) మోడల్ మెరుగ్గా పని చేస్తుందో గుర్తించడానికి ఇది వినియోగదారుకు సహాయపడుతుంది. ఒక డేటాసెట్ కోసం బహుళ మోడల్‌లను ఉపయోగించగల సందర్భాలు ఉన్నాయి, ఇక్కడ డెవలపర్‌లు ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఫలితాలను పొందడానికి సరిపోయే మోడల్‌ని పొందడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణను ఉపయోగిస్తారు:
క్రాస్ ధ్రువీకరణ ఎలా పని చేస్తుంది?
డేటాసెట్‌లో ML మోడల్‌లను తనిఖీ చేయడానికి, వినియోగదారు అల్గారిథమ్ శిక్షణ అని పిలువబడే మోడల్ లక్షణాలను అంచనా వేయాలి. తనిఖీ చేయవలసిన మరొక విషయం ఏమిటంటే, మోడల్ ఎంత బాగా పని చేసిందో తెలుసుకోవడానికి దాని మూల్యాంకనం మరియు దానిని మోడల్ యొక్క టెస్టింగ్ అంటారు. మొత్తం డేటాలో మోడల్‌ని పరీక్షించడం మంచిది కాదు, అయితే మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి మేము శిక్షణ కోసం 75% డేటాను మరియు పరీక్ష కోసం 25% డేటాను ఉపయోగిస్తాము. ప్రతి 25% డేటాపై క్రాస్ ధ్రువీకరణ పరీక్షను నిర్వహిస్తుంది, ఏ బ్లాక్ ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందో తనిఖీ చేస్తుంది:
Amazon SageMaker అంటే ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి రూపొందించబడినందున AWSలో క్రాస్ ధ్రువీకరణ Amazon SageMaker సేవను ఉపయోగించి చేయవచ్చు. ప్రయోజనం-నిర్మిత సామర్థ్యాలను ఒకచోట చేర్చడం ద్వారా సమర్థవంతమైన ML లేదా DL మోడల్‌లను రూపొందించడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడానికి ఇది డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డెవలపర్‌లకు సహాయపడుతుంది. కాలక్రమేణా మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండే ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మరియు ఖచ్చితమైన నమూనాలను రూపొందించడానికి ఈ సామర్థ్యాలు ఉపయోగపడతాయి:
Amazon SageMaker ఫీచర్లు
Amazon SageMaker అనేది నిర్వహించబడే సేవ మరియు దీనికి ML పరిసరాల నిర్వహణ అవసరం లేదు. ML మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు రూపొందించడానికి దీనికి చాలా డేటా అవసరం కాబట్టి ఇది డేటాను సేకరించడానికి Amazon S3 లేదా Amazon Redshift సేవలతో బాగా కనెక్ట్ అవుతుంది. ముడి డేటా నుండి సమాచారాన్ని పొందడం కష్టం కాబట్టి మోడల్‌లను రూపొందించడానికి ఫీచర్లు కూడా అవసరం. ఆపై మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను ఉపయోగించండి మరియు మెరుగైన ఫలితాలు/అంచనాలను పొందడానికి ప్రతి 25% డేటాను ఉపయోగించి దానిపై పరీక్షలు నిర్వహించండి:
AWSలో క్రాస్ ధ్రువీకరణ గురించి అంతే.
ముగింపు
క్రాస్ ధ్రువీకరణ అనేది మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి డేటా కోసం ఆప్టిమల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ని పొందే ప్రక్రియ. ఏ బ్లాక్ గరిష్ట అవుట్‌పుట్‌ను అందిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి డేటాలోని ప్రతి 25% విభాగానికి ఇది పరీక్షను నిర్వహిస్తుంది. AWS క్రాస్ ధ్రువీకరణను నిర్వహించడానికి మరియు క్లౌడ్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి SageMaker సేవను అందిస్తుంది. ఈ గైడ్ క్రాస్ ధ్రువీకరణ ప్రక్రియను మరియు AWSలో దాని పనిని వివరించింది.