Amazon SageMaker Canvas, 시계열 예측 모델을 위한 새로운 기능 발표
Amazon SageMaker Canvas는 시계열 예측 모델을 구축, 평가 및 배포할 수 있는 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능은 예측 애플리케이션을 구축하는 데 더 큰 유연성과 사용 편의성을 제공합니다. Amazon SageMaker Canvas는 분석가와 시민 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 구축, 사용자 지정 및 배포하여 정확한 예측을 생성할 수 있도록 지원하는 노코드 워크플레이스입니다.
시계열 예측 모델을 구축하기 위해 SageMaker Canvas는 최대 6개의 기본 제공 알고리즘을 사용하여 시계열의 각 항목에 대한 사용자 지정 모델 앙상블을 생성하여 매우 정확한 모델을 생성합니다. 오늘부터 SageMaker Canvas는 이러한 알고리즘에 대한 가시성과 더불어 이러한 알고리즘의 조합을 선택하여 시계열 예측 모델을 구축할 수 있는 유연성을 제공합니다. 모델이 구축되면 SageMaker Canvas는 데이터 세트와 해결해야 할 문제를 기반으로 최상의 모델에 대한 추천을 비롯하여 순위가 매겨진 모델 후보 목록을 리더보드에 제공합니다. 리더보드에서 각 모델의 주요 성과 지표를 검토하고 원하는 모델을 선택할 수 있습니다. 그러면 선택한 모델이 Amazon SageMaker 실시간 추론 엔드포인트에서 프로덕션에 배포되어 SageMaker Canvas 외부의 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
시계열 예측을 위한 알고리즘 선택, 모델 리더보드, 실시간 엔드포인트에 직접 배포 기능을 사용하려면 로그아웃했다가 다시 SageMaker Canvas에 로그인하세요. 새로운 기능은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker Canvas 제품 설명서를 참조하세요.