Amazon SageMaker Canvas – 자연어를 기반 데이터 탐색 기능 출시

오늘은 Amazon SageMaker Canvas에서 자연어 명령을 사용하여 기계 학습(ML)용 데이터를 탐색, 시각화 및 변환하는 기능을 소개합니다.

이제 SageMaker Canvas에서 파운데이션 모델(FM) 기반 자연어 명령을 지원하여 데이터 탐색, 분석, 시각화 및 변환을 위한 포괄적인 데이터 준비 기능을 보완합니다. 이제 자연어 명령을 사용하여 데이터를 탐색하고 변환하여 매우 정확한 ML 모델을 구축할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 Amazon Bedrock으로 구동됩니다.

데이터는 효과적인 기계 학습의 기반이며, 더 나은 인사이트를 얻으려면 ML 모델을 구축하고 예측을 생성하기에 적합한 형태로 원시 데이터를 변환하는 것이 중요합니다. ML 모델을 구축하기 위해 데이터를 분석, 변환 및 준비하는 작업은 ML 워크플로에서 가장 시간 소모적인 경우가 많습니다. SageMaker Canvas를 사용하면 300개 이상의 기본 제공 변환, 분석 및 심층 데이터 품질 인사이트 보고서를 통해 코드 작성 없이 ML에 사용할 데이터를 원활하고 빠르게 준비할 수 있습니다. 오늘부터 SageMaker Canvas의 데이터 탐색 및 준비 프로세스는 데이터 탐색, 시각화 및 변환을 위한 자연어 명령을 통해 더 빠르고 간단해집니다.

이제 쿼리와 응답을 사용하는 자연어 환경에서 데이터 준비 작업을 가속화할 수 있습니다. 상황에 맞는 안내 프롬프트로 빠르게 시작하여 데이터를 이해하고 탐색할 수 있습니다.

SageMaker Canvas를 사용하여 주택 가격을 예측하는 ML 모델을 만든다고 가정해 보겠습니다. 먼저 정확한 모델을 구축하려면 주택 데이터 세트를 준비해야 합니다. 새로운 자연어 명령을 시작하려면 SageMaker Canvas 애플리케이션을 열고 왼쪽 탐색 패널에서 Data Wrangler를 선택합니다. 데이터 탭의 사용 가능한 데이터 세트 목록에서 canvas-housing-sample.csv를 데이터 세트로 선택한 다음 Create a data flow(데이터 흐름 생성)를 선택하고 생성을 선택합니다. 데이터 세트가 테이블 보기로 표시되고 Chat for data prep(데이터 준비용 채팅)이라는 새로운 기능에 대한 소개가 표시됩니다.

Chat for data prep(데이터 준비용 채팅)을 선택하면 채팅 인터페이스에 데이터 세트와 관련된 가이드형 프롬프트 세트가 표시됩니다. 이 프롬프트를 사용하거나 데이터를 쿼리하여 다른 것을 찾을 수 있습니다.

먼저 데이터 세트의 품질을 파악하여 이상치 또는 이상 징후를 찾아내려고 합니다. 이 작업을 수행하기 위해 SageMaker Canvas에 데이터 품질 보고서를 생성해 달라고 요청합니다.

데이터에는 큰 문제가 없는 것 같습니다. 이제 데이터에 분포된 몇 가지 특성을 시각화해 보겠습니다. SageMaker Canvas에 차트를 그려 달라고 요청합니다.

이제 특정 행을 필터링하여 데이터를 변환하겠습니다. SageMaker Canvas에 인구가 1,000명 미만인 행을 제거하도록 요청합니다. Canvas는 해당 행을 제거하고 변환된 데이터의 미리 보기를 보여 주며 변환을 생성한 코드를 보고 업데이트할 수 있는 옵션도 제공합니다.

미리 보기를 확인한 후 변환된 데이터를 오른쪽의 데이터 변환 단계 목록에 추가합니다. SageMaker Canvas가 코드와 함께 단계를 추가합니다.

이제 데이터가 변환되었으니 주택 가격을 예측하는 ML 모델을 구축할 수 있습니다. SageMaker Canvas의 동일한 시각적 인터페이스를 사용하여 모델을 프로덕션에 배포할 수도 있습니다. 단 한 줄의 코드도 작성할 필요가 없습니다.

ML용 데이터를 그 어느 때보다 쉽게 준비할 수 있습니다.!

가용성
자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 탐색하고 변환하는 Amazon SageMaker Canvas의 이 새로운 기능은 Amazon SageMaker Canvas와 Amazon Bedrock이 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.

자세히 알아보기
Amazon SageMaker Canvas 제품 페이지

직접 구축해보세요!

– Irshad