게시된 날짜: Sep 1, 2022
SageMaker Autopilot은 사용자 데이터 기반 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리합니다. 오늘부터 기계 학습 모델을 훈련하는 Autopilot 실험을 생성할 경우 모델의 훈련 및 검증에 사용되는 데이터 분할을 사용자 지정할 수 있습니다. 기본적으로 Autopilot은 지정된 데이터 세트를 각각 훈련 및 검증을 위해 예약한 80-20% 분할로 나눕니다. 이번 출시를 통해 훈련 및 검증 데이터 분할 백분율을 사용자 지정하거나 훈련용과 검증용 두 개의 데이터 세트를 제공할 수 있습니다. 이 기능은 Amazon SageMaker Studio 및 SageMaker Autopilot API 모두에서 사용 가능합니다.
훈련 및 검증 데이터 세트를 더 효율적으로 선택하기 위해 이번 출시에는 향상된 사용자 인터페이스가 포함되었는데, 이는 친화적 S3 브라우징 환경 및 안내형 단계별 워크플로를 제공하여 고급 설정 내에서 사용자가 완전한 제어와 가시성을 습득할 수 있도록 합니다.
시작하려면 Amazon SageMaker Studio를 최신으로 업데이트하고 SageMaker Studio 런처 또는 Amazon SageMaker Data Wrangler Train Model 워크플로에서 SageMaker Autopilot을 시작합니다. 스튜디오를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 설명서를 참조하세요.
이 새로운 기능 및 환경은 SageMaker Autopilot이 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Autopilot으로 실험 생성하기 및 SageMaker Autopilot API 참조를 확인하세요. 자세히 알아보려면 SageMaker Autopilot 제품 페이지를 참조하세요.