게시된 날짜: Jul 25, 2023
이제 Amazon SageMaker Canvas는 훈련된 모델, 설명 가능성 보고서 및 예측 결과와 같은 기계 학습(ML) 아티팩트에 대해 Amazon S3에 사용자 지정 출력 위치를 제공하는 기능을 지원하므로 특정 요구 사항 및 기본 설정에 맞는 방식으로 출력 디렉터리를 구성하고 구조화할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 ML 전문 지식이 없는 비즈니스 분석가 및 일반인 데이터 사이언티스트도 코드를 작성할 필요 없이 자체적으로 정확한 ML 예측을 생성할 수 있도록 지원하는 시각적 인터페이스입니다.
사용자 지정 출력 Amazon 위치를 지정하여 ML 아티팩트가 저장되는 위치를 제어할 수 있습니다. 여러 사용자에 대해 별도의 디렉터리를 생성하거나 조직의 규칙을 준수할 수 있습니다. ML 아티팩트를 사용자 지정 출력 위치에 저장할 경우 다른 사용자와 이를 액세스하고 공유하는 것도 간단해집니다. 지정된 위치에 직접 액세스할 수 있도록 하거나, 동료 또는 공동 작업자와 경로를 공유하거나, 특정 위치 또는 플랫폼에 아티팩트를 분산하거나 배포하는 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 지금까지 SageMaker Canvas는 변경할 수 없는 S3 출력 위치를 미리 생성했습니다. 오늘부터 SageMaker 도메인 또는 사용자 프로필을 설정하면서 고유한 사용자 지정 S3 위치를 지정하고 ML 실험의 출력을 관리하는 데 있어 제어, 구조 및 효율성을 높일 수 있습니다.
이 기능은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker Canvas 제품 설명서를 참조하세요.