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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 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 […]

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 […]

기계 학습(ML) 워크로드를 제작 환경으로 옮길 때에는 배포 모델을 지속적으로 모니터링하고, 모델 성능의 편차가 발견되면 이를 처음부터 다시 수행해야 합니다. 신규 모델을 구축할 때는 일반적으로 기간별 추론 요청 데이터를 사용하여 오프라인에서 모델 검증을 시작합니다. 그러나 이 데이터는 때때로 현재의 실제 상황을 설명하지 못합니다. 예를 들어 제품 추천 모델에서 아직 보지 못한 신제품이 트렌드가 될 수 […]

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 […]

2021년 9월에 공개된 이 게시글에서 Jeff Barr 씨가 Amazon QuickSight Q의 정식 출시 소식을 발표했었습니다. 요약해서 말씀드리자면, Amazon QuickSight Q는 기업 사용자가 데이터에 대한 간단한 질문을 할 수 있는 자연어 쿼리 기능입니다. QuickSight Q는 쉬운 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 대시보드, 제어 기능, 계산을 사용할 필요가 없는 기계 학습(ML) 기반 셀프 서비스 분석을 제공합니다. 작년에 QuickSight […]

잠재적 보안 위협 및 취약성을 식별하기 위해 고객은 다양한 리소스에 대한 로깅을 활성화하고 분석 도구 내에서 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 이러한 로그를 중앙 집중화해야 합니다. 이러한 데이터 소스 중 일부에는 온프레미스 인프라, 방화벽 및 엔드포인트 보안 솔루션의 로그가 포함되며, 클라우드를 사용하는 경우 Amazon Route 53, AWS CloudTrail 및 Amazon Virtual Private Cloud(VPC)와 같은 서비스가 […]

대부분의 AWS 분석 서비스에는 고객이 기본 인프라를 구성, 확장 또는 관리할 필요 없이 방대한 양의 데이터를 훨씬 쉽게 분석할 수 있는 강력한 서버리스 서비스를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스를 위한 Amazon QuickSight 및 데이터 통합을 위한 AWS Glue와 같은 다른 서버리스 분석과 함께 올해 Amazon EMR Serverless, Amazon MSK Serverless 및 Amazon Redshift Serverless를 출시했습니다. 오늘 Amazon […]

오늘 발표되는 Amazon EFS의 새로운 처리량(throughput) 모드인 Amazon EFS Elastic Throughput은 사용한 만큼만 요금을 지불하고 애플리케이션에 필요한 만큼의 처리량을 제공하도록 설계되었습니다. 이 새로운 처리량 모드를 사용하면 프로비저닝이나 용량 관리가 필요 없는 공유 파일 스토리지를 제공하여 AWS에서 워크로드 및 애플리케이션 실행을 더욱 간소화할 수 있습니다. Elastic Throughput은 예측하기 어려운 성능 요구 사항이 있거나 변동이 심하고 예측할 […]

이 블로그의 일반 독자는 물론 AWS 고객 모두 코드형 인프라(IaC)의 이점을 알고 있습니다. IaC에서는 프로그래밍 언어를 사용하여 인프라를 구성함으로써 인프라를 여러 환경 또는 AWS 리전에 일관되게 배포할 수 있습니다. 다른 이점으로는 애플리케이션 소스 코드를 관리하는 데 사용하는 것과 동일한 개발 도구 및 워크플로우를 사용하여 인프라의 버전을 관리할 수 있다는 것입니다. 또한 IaC는 인프라를 배포하기 전에 […]