Como usar AWS SageMaker para projetos de inteligência artificial

Aprender a utilizar o AWS SageMaker pode ser uma virada de jogo para desenvolvedores e cientistas de dados que buscam eficiência na criação e implementação de modelos de machine learning. Com funcionalidades que vão desde um ambiente de desenvolvimento unificado até a governança de dados, essa plataforma permite que você maximize o potencial dos seus dados e transforme insights em aplicações práticas de maneira escalável.

Neste post, você verá como utilizar o AWS SageMaker para dar os primeiros passos no mundo da inteligência artificial, explorando suas principais funcionalidades. Além disso, ainda teremos exemplos de uso nas indústrias e de benefícios que a plataforma pode trazer para sua equipe na implementação de projetos de IA. Vem com a gente!

O que é o AWS SageMaker?

O AWS SageMaker é uma plataforma da Amazon que permite que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implementem modelos de machine learning (ML) de maneira eficiente. Ele oferece uma experiência integrada, reunindo recursos de analytics e inteligência artificial (IA), além de fornecer acesso unificado a dados armazenados em diferentes fontes, como data lakes e data warehouses.

Com o SageMaker, é possível desenvolver e implantar modelos de IA em larga escala, utilizando ferramentas específicas para todo o ciclo de vida do projeto, desde o desenvolvimento até a governança e a observabilidade. A plataforma inclui funcionalidades como o SageMaker Unified Studio, que fornece um ambiente de desenvolvimento centralizado, e o SageMaker Lakehouse, que unifica o acesso a dados de diversas fontes.

Além disso, o AWS SageMaker fornece um conjunto robusto de ferramentas e recursos que facilitam a implementação de projetos de machine learning, tornando-o uma escolha popular entre empresas que buscam soluções escaláveis e eficientes para suas iniciativas de IA.

Principais funcionalidades do AWS SageMaker

O AWS SageMaker é uma plataforma poderosa que oferece várias funcionalidades para facilitar o desenvolvimento de projetos de machine learning. Veja algumas das principais:

1. Unified Studio: Um ambiente de desenvolvimento unificado que facilita a colaboração entre equipes, permitindo o uso de dados e ferramentas para analytics e IA.

2. Lakehouse: Proporciona a unificação do acesso a dados entre os data lakes do Amazon S3 e os data warehouses do Amazon Redshift, possibilitando consultas integradas e acesso a múltiplas fontes de dados.

3. Governança de dados e IA: A plataforma conta com controle abrangente de acesso e políticas de governança para garantir a segurança dos dados e dos modelos de IA.

4. Desenvolvimento de modelos: O SageMaker oferece todas as capacidades para desenvolver, treinar e implantar modelos de machine learning com uma infraestrutura gerenciada.

5. IA generativa: Ferramentas específicas para criar e escalar aplicações de IA generativa usando o Amazon Bedrock, aproveitando modelos de ponta e dados próprios.

6. SQL Analytics: Integração com o Amazon Redshift que permite consultas SQL eficientes e em tempo real, obtendo insights valiosos rapidamente.

7. Processamento de dados: Integração com ferramentas de código aberto como Amazon Athena, Amazon EMR e AWS Glue que facilitam a análise e o processamento de dados.

Essas funcionalidades tornam o Amazon SageMaker uma escolha robusta para profissionais que desejam desenvolver e implementar modelos de machine learning de maneira eficaz e colaborativa.

Como utilizar o AWS SageMaker para criar e treinar modelos

Para utilizar o AWS SageMaker na criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, siga os passos abaixo:

Escolha do recurso

O SageMaker oferece três casos de uso principais para treinar modelos:

• Desenvolver um modelo em um ambiente com ou sem código.

• Usar código para desenvolver modelos com maior flexibilidade e controle.

• Desenvolver modelos em grande escala de forma flexível e controlada.

Métodos para começar

• Caso de uso 1: Utilize o Amazon SageMaker Canvas para criar um modelo sem código, com suporte da infraestrutura gerenciada.

• Caso de uso 2: Treine um modelo utilizando algoritmos de ML integrados da SageMaker, como o XGBoost, através do SDK do SageMaker Python, para uma abordagem mais personalizada.

• Caso de uso 3: Utilize o modo de script ou crie contêineres personalizados para desenvolver modelos complexos em grande escala.

Ambiente recomendado

Utilize o Amazon SageMaker Studio que oferece acesso a JupyterLab, facilitando o desenvolvimento.

Opções adicionais

Considere recursos como o SageMaker JumpStart para acesso a modelos pré-treinados ou o SageMaker HyperPod para cargas de trabalho de ML em grande escala.

Ajuste e otimização

Utilize recursos como ajuste de hiperparâmetros e treinamento distribuído para melhorar o desempenho dos seus modelos.

Esses passos devem fornecer uma base sólida para você começar a criar e treinar modelos com o AWS SageMaker.

Exemplos de uso do AWS SageMaker em indústrias

O AWS SageMaker é uma plataforma multifuncional utilizada em várias indústrias de maneira inovadora. Abaixo estão alguns exemplos de sua aplicação em diferentes setores:

Setor financeiro

• Vanguard: Utiliza o SageMaker AI para que colaboradores de ciência de dados e engenheiros trabalhem em um único notebook, permitindo criar, treinar e implantar modelos de machine learning de forma produtiva.

• ADP: Implementa o SageMaker AI para identificar padrões da força de trabalho e prever resultados, como a rotatividade de funcionários.

Saúde

• GE Healthcare: O Amazon SageMaker AI proporciona acesso a ferramentas avançadas de inteligência artificial, visando melhorar o atendimento ao paciente.

• Roche: Ajuda a sistematizar fluxos de trabalho de machine learning, aumentando a velocidade com que os modelos são colocados em produção.

Agronegócio

• BASF Digital Farming: Emprega o SageMaker AI para ajudar agricultores a tomarem decisões mais inteligentes sobre cultivo e cuidados com as plantas.

• Climate: Utiliza o SageMaker Feature Store para acelerar o desenvolvimento de modelos de machine learning.

Tecnologia e mídia

• Splice: Usa a AWS para conectar músicos com sons de forma eficiente, se servindo de machine learning para isso.

• Grammarly: Aplica o SageMaker AI para desenvolver modelos de processamento de linguagem natural.

E-commerce e varejo

• Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers: Utiliza o SageMaker Autopilot para entender melhor as relações entre itens do menu e as preferências dos clientes.

• Hotels.com: Implementa a AWS para acelerar a criação de modelos de machine learning.

Logística e transporte

• Wag!: Prevê a demanda por passeios com cães utilizando o SageMaker AI para otimizar a experiência do cliente.

• Atlas Van Lines: Treina modelos de machine learning para o gerenciamento de capacidade e preços no setor de mudanças.

Esses exemplos demonstram como o AWS SageMaker está sendo adaptado para resolver desafios em diversas indústrias, aumentando a eficiência e proporcionando insights valiosos.

Benefícios de usar o AWS SageMaker

O AWS SageMaker oferece uma série de vantagens significativas para profissionais de dados e inteligência artificial. Vamos explorar os principais benefícios da plataforma:

1. Solução end-to-end: Proporciona uma coleção completa de serviços de machine learning totalmente gerenciados, cobrindo todas as etapas do ciclo de vida de um modelo, desde o desenvolvimento até o monitoramento.

2. Interface no-code: Permite que usuários com diferentes níveis de experiência, incluindo analistas de negócios, criem e implementem modelos de machine learning sem precisar dominar programação.

3. Automatização e eficiência: Incorpora o AutoML, simplificando o processo de criação de modelos e reduzindo o tempo e o esforço na construção de modelos.

4. Facilidade de integração: Integra-se com diversas fontes de dados e serviços da AWS, como Amazon S3 e Athena, tornando a preparação e a análise de dados mais eficientes.

5. Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes volumes de dados e escalar automaticamente conforme necessário.

6. Monitoramento em tempo real: Funcionalidades que permitem monitorar modelos e gerir fenômenos como o concept drift, assegurando resultados precisos ao longo do tempo.

7. Colaboração facilitada: Recursos como o Model Registry e versionamento auxilam no gerenciamento de diferentes versões dos modelos.

8. Redução de custos: Oferece opções de preços flexíveis e uma versão gratuita com limitações para testes iniciais, ajudando as organizações a gerenciarem seus custos operacionais.

Vale a pena usar o AWS SageMaker?

Ao longo deste post, você teve a oportunidade de entender melhor as diversas funcionalidades do AWS SageMaker e como essa plataforma pode ser usada para otimizar o desenvolvimento de projetos de inteligência artificial. Desde a criação e o treinamento de modelos até a integração com diferentes fontes de dados, o SageMaker se destaca como uma solução robusta e eficiente, capaz de atender tanto iniciantes quanto profissionais experientes no campo de machine learning.

Com exemplos práticos em setores como saúde, finanças e e-commerce, fica evidente que o AWS SageMaker não apenas facilita a implementação de IA, mas também se adapta às necessidades específicas de cada indústria. Com suas poderosas ferramentas e interface amigável, é uma escolha que pode dotar sua equipe de dados de agilidade e capacidade de inovação.