게시된 날짜: Aug 17, 2022
Amazon SageMaker Canvas는 이제 사용자가 추가 단계 없이 자동으로 로컬 디스크에서 데이터를 가져올 수 있도록 하여 더 빠른 온보딩을 가능하게 합니다. SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스로, 기계 학습 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 합니다. SageMaker Canvas를 사용하면 다양한 소스의 데이터에 쉽게 액세스 및 결합하고, 데이터를 자동으로 정리하고, 기계 학습 모델을 구축하여 클릭 몇 번으로 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
SageMaker Canvas를 사용하면 사용자가 Amazon S3, Amazon Redshift, Snowflake 및 로컬 디스크와 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 필요한 권한이 기본적으로 활성화되어 있으므로 오늘부터 사용자는 관리자게 문의할 필요 없이 데이터 세트를 로컬 디스크에서 SageMaker Canvas로 직접 업로드할 수 있습니다. 관리자의 경우, 도메인을 설정하는 동안 ‘Canvas 권한 활성화’ 설정이 활성화되어 로컬 파일 업로드를 위해 SageMaker가 교차 오리진 리소스 공유(CORS) 정책을 기본 Amazon S3 버킷에 연결할 수 있습니다. 도메인 사용자가 로컬 파일을 자동으로 업로드하는 것을 원하지 않는 경우 관리자가 이 설정을 비활성화할 수 있습니다.
로컬 디스크에서 자동 데이터 온보딩을 통한 더 빠른 온보딩은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보고 시작하려면 Amazon SageMaker Canvas 설명서 및 SageMaker Canvas 제품 페이지를 참조하세요.