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Category: Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Canvas – 자체 모델을 통한 예측 생성 기능 추가

Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가가 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 기계 학습(ML)을 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 2021년에 SageMaker Canvas를 도입한 이후 데이터 과학자가 몇 번의 클릭만으로 학습된 모델을 비즈니스 분석가와 공유할 수 있도록 보다 개선되고 원활한 협업 환경에 대한 요청이 다수 있었습니다. 이제 어느 곳에서 구축되었든 상관없이 모든 ML […]

Amazon SageMaker Data Wrangler – 신규 SaaS 애플리케이션 데이터 소스 지원

데이터는 기계 학습의 원동력입니다. 기계 학습에서 데이터 준비는 원시 데이터를 추가 처리 및 분석에 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 데이터 준비를 위한 일반적인 프로세스는 데이터를 수집한 다음 정리하고 레이블을 지정하고 마지막으로 검증 및 시각화하는 것으로 시작됩니다. 고품질의 데이터를 올바로 얻는 프로세스는 보통 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 AWS에서 기계 학습(ML) 워크로드를 구축하는 고객들이 […]

Amazon SageMaker 기반 지리 공간 데이터 기계 학습 기능 미리 보기 출시

매일 지도 앱을 사용하여 좋아하는 레스토랑을 찾거나 지리공간 데이터를 사용하여 가장 빠른 경로를 여행할 수 있습니다. 지리공간 데이터에는 건물 위치(점), 도로(선) 또는 토지 경계(다각형)와 같은 2차원 평면 도형을 사용하는 벡터 데이터와 위성 및 항공 이미지와 같은 래스터 데이터라는 두 가지 유형이 있습니다. 작년에 개발자들이 애플리케이션에 위치 기능을 쉽게 추가할 수 있는 Amazon Location Service를 도입했습니다. […]

Amazon SageMaker ML Governance – ML 프로젝트에 대한 액세스 제어 및 투명성 강화 기능 출시

비즈니스 애플리케이션에 기계 학습(ML)을 채택하는 사례가 늘어남에 따라 기업은 ML 수명 주기 전반에 걸쳐 간소화된 액세스 제어와 향상된 가시성을 통해 ML 프로젝트의 거버넌스를 개선할 방법을 찾고 있습니다. 이러한 노력의 공통적인 과제는 다양한 그룹 및 ML 활동에 적절한 사용자 권한을 관리하는 것입니다. 예를 들어, 모델을 구축하고 교육하는 팀의 데이터 과학자는 일반적으로 ML 파이프라인을 관리하는 MLOps 엔지니어와는 […]

Amazon SageMaker Data Wrangler – 실시간 및 일괄 추론 지원 기능 출시

기계 학습 모델을 구축하려면 기계 학습 엔지니어가 데이터를 준비하기 위한 데이터 변환 파이프라인을 개발해야 합니다. 이 파이프라인을 설계하는 프로세스는 시간이 많이 걸리며 데이터 준비 파이프라인을 프로덕션 환경에 구현하려면 기계 학습 엔지니어, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자 간의 팀 간 협업이 필요합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler의 주요 목적은 데이터 준비 및 데이터 처리 워크로드를 쉽게 수행할 […]

Amazon SageMaker JumpStart – 기업 내에서 ML 모델 및 노트북 공유 기능 출시

Amazon SageMaker JumpStart는 ML 여정을 가속화하는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 허브입니다. SageMaker JumpStart를 사용하면 인기 모델 허브의 사전 학습된 모델, 기사 요약 및 이미지 생성과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 사전 학습된 기초 모델, 일반적인 사용 사례를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션을 포함한 내장 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 이제 SageMaker JumpStart를 사용하여 AWS […]

AWS Machine Learning University 신규 교육자 지원 프로그램 소개

AWS 기계 학습 대학교는 현재 무료 교육자 지원 프로그램을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 커뮤니티 컬리지, 소수 민족 지원 기관(MSI) 및 흑인 대학(HBCU)의 교수진에게 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 개념을 가르쳐 현재와 미래의 수요가 많은 일자리를 위한 다양한 파이프라인을 구축할 수 있는 기술과 리소스를 제공합니다. 미국 국립 과학 재단에 따르면 흑인 및 히스패닉 또는 […]

Amazon SageMaker Studio 신규 콘솔 디자인 변경

오늘 Amazon SageMaker Studio를 위해 새롭게 재디자인된 사용자 인터페이스(UI)를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. SageMaker Studio는 포괄적인 ML 도구 세트를 사용하여 모든 기계 학습(ML) 개발 단계를 수행할 수 있는 단일 웹 기반 시각적 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어 SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터를 준비하고, 완전 관리형 Jupyter Notebook으로 ML 모델을 구축하고, SageMaker의 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 모델을 […]

Amazon SageMaker 차세대 노트북 – 데이터 준비, 실시간 협업 및 노트북 자동화 기능 내장

2019년 당사는 데이터 과학 및 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio를 도입했습니다. SageMaker Studio를 사용하면 전용 도구와 통합되어 데이터 준비부터 모델 학습 및 디버깅, 실험 추적, 모델 배포 및 모니터링, 파이프라인 관리에 이르기까지 모든 ML 단계를 수행하는 완전 관리형 Jupyter Notebook에 액세스할 수 있습니다. 오늘 ML 개발 워크플로 전반의 효율성을 […]

최신 AWS 서울 리전 출시 소식 – AWS Cloud WAN, Amazon EMR Serverless 및 SageMaker Canvas 등

AWS는 200여개가 넘는 클라우드 서비스를 빠르게 서울 리전에 선보이도록 노력하고 있습니다. 지난 9월에도 다양한 신규 서비스가 서울 리전에 출시되었기에 여러분에게 정리해서 다시 한번 알려드립니다. Amazon DevOps Guru for RDS 서울 리전 출시 (9월 27일) Amazon DevOps Guru for RDS는 개발자 및 데브옵스 엔지니어가 Amazon RDS의 다양한 데이터베이스 관련 문제를 빠르게 탐지, 진단 및 해결하도록 설계된 […]