게시된 날짜: Jun 7, 2023
이제 Amazon SageMaker Canvas에서는 업데이트된 데이터 세트로 기계 학습(ML) 모델을 재훈련하고 배치 예측 워크플로를 자동화하는 기능을 제공하므로 지속적으로 학습하여 모델 성능을 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. SageMaker Canvas는 ML 전문 지식이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 자체적으로 정확한 ML 예측을 생성할 수 있도록 지원하는 시각적 인터페이스입니다.
ML 모델의 효율성은 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 관련성에 따라 달라집니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 기본 패턴과 분포가 변경될 수 있습니다. 데이터 세트를 업데이트하면 모델이 최신 데이터로부터 학습하여 정확한 예측을 할 수 있는 능력이 향상됩니다. 오늘부터 SageMaker Canvas에서 데이터 세트(로컬 업로드 및 Amazon S3만 해당) 를 자동 및 수동으로 업데이트하고 최신 버전의 데이터 세트로 ML 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
모델 훈련이 완료되면 모델로 예측을 실행할 수 있습니다. 배치 예측을 실행하면 예측을 하나씩 수행하는 대신 여러 데이터 포인트를 동시에 처리할 수 있습니다. 지금까지 SageMaker Canvas는 ML 모델에서 수동 배치 예측 실행만 지원했습니다. 이제 새로 들어오는 데이터로 배치 예측 워크플로를 자동화하여 예측 프로세스의 효율성, 확장성 및 신뢰성을 높일 수 있습니다. ML 모델을 훈련한 후 자동화된 배치 예측 구성을 설정하고 데이터 세트를 구성에 연결할 수 있습니다. 데이터 세트가 수동 또는 일정에 따라 업데이트되면 구성된 배치 예측 워크플로가 자동으로 트리거됩니다. 예측 결과는 앱에서 보거나 나중에 검토하기 위해 다운로드할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Canvas에서 데이터 세트를 업데이트하고 배치 예측을 자동화하는 기능은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS 뉴스 블로그 및 SageMaker Canvas 제품 설명서를 참조하세요.