13、机器学习数据准备的AWS工具全解析

机器学习数据准备的AWS工具全解析

在机器学习的工作流程中，数据准备是至关重要的一环。它紧跟在数据收集之后，涉及将数据进行各种处理和转换，以使其适合用于机器学习模型的训练。本文将详细介绍多种AWS工具在数据准备方面的应用。

数据标注工具：SageMaker Ground Truth

在为自动驾驶车辆标注街道数据等场景中，SageMaker Ground Truth是一个很好的选择。你可以使用其中的语义分割或对象标注任务，来确定特定像素是否属于某个特定对象，或者在对象周围绘制边界框。

当需要标注大量图像时，如果仅依靠人工标注，成本会非常高。而SageMaker Ground Truth具有主动学习能力，即机器学习模型可以学习人类标注员提供的标签，实现自动化数据标注。模型会自动标注其有高置信度的图像，仅将低置信度的图像发送给人类标注员进行标注，从而可以大规模扩展标注工作。

大数据处理工具：Amazon EMR

Amazon EMR是一个完全托管的Hadoop集群生态系统，运行在EC2上。它允许你从一系列开源工具中进行选择，例如用于ETL的Spark、用于机器学习的SparkML、用于SQL查询的Presto、用于流处理的Flink、用于分析和查询数据的Pig和Hive，以及带有Zeppelin的Jupyter风格笔记本。

当你需要对PB级数据运行数据处理和ETL作业时，Amazon EMR非常有用。除了使用Hadoop分布式文件系统进行存储外，EMR还可以通过EMR文件系统（EMRFS）直接与S3中的数据集成。

对于机器学习用例，在进行机器学习之前，通常会使用像Spark这样的工具进行大数据处理。Sp