게시된 날짜: Dec 8, 2020
피처를 실시간으로 수집, 저장, 공유, 재사용 및 제공하고 기계 학습(ML) 애플리케이션을 일괄 처리하는 Amazon SageMaker의 새로운 기능인 Amazon SageMaker Feature Store를 기쁜 마음을 발표합니다.
기계 학습에서 피처는 ML 모델이 정확한 예측을 하기 위해 의존하는 데이터 신호입니다. 훈련 도중, 피처는 배치에 저장되어 여러 가지 변수를 훈련합니다. 정확한 예측을 위해서는 추론을 하는 동안 실시간으로 동일한 피처를 사용할 수 있어야 합니다. 훈련과 추론 간에 일관성을 유지하는 것은 어려운 일이며 부정확한 예측으로 이어지거나 추가 코딩을 필요로 할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Feature Store는 추론 및 모델 훈련 시 사용되는 피처 간에 일관성을 유지할 수 있게 하는 완전 관리형 리포지토리로, 보다 예측 가능한 동작으로 프로덕션에서 모델을 자신감 있게 배포하여 대규모로 ML 모델을 운영할 수 있게 합니다. Amazon SageMaker Feature Store에서는 메타데이터 관리, 간편한 태깅 및 검색을 통한 피처 탐색이 가능하므로, 데이터 사이언스 팀은 각각의 새로운 모델을 재작성하거나 처리할 필요 없이 기존의 피처를 재사용하면 됩니다. 실시간 예측의 경우, 피처를 밀리초 단위의 지연 시간으로 제공하거나 모델 훈련 또는 피처 스토어의 배치 예측 사용 사례를 위해 추출할 수 있습니다. Amazon SageMaker Feature Store는 피처 데이터의 과거 기록을 관리하여 특정 시점에서 피처를 쉽게 재현할 수 있습니다. Amazon SageMaker Feature Store를 통해 기계 학습을 가속화하고 생산성을 높이며 수천 개의 모델에 걸쳐 확장할 수 있습니다.