데이터 사이언티스트를 위한 Amazon SageMaker

기계 학습 수명 주기를 위한 통합 개발 환경(IDE)

정형 및 비정형 데이터 소스의 데이터에 액세스

목적별 도구로 생산성 향상

완전관리형 Jupyter Notebook을 클릭 몇 번으로 사용

데이터를 손쉽게 준비하고 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포

데이터 과학은 비즈니스에 대한 의미 있는 인사이트를 추출하기 위한 데이터 연구로서, 무슨 일이 일어났는지, 왜 그런 일이 일어났는지, 무슨 일이 일어날지와 같은 질문을 하고 대답합니다. 기계 학습은 이를 통해 기존 분석이 규칙 기반 로직으로 쉽게 해결할 수 없는 문제를 머신에서 해결하는 것이 실용적이기 때문에 데이터 과학에 필수적입니다. 기계 학습은 데이터를 분석하고 예제에서 학습하여 패턴을 검색합니다. 그러면 머신이 패턴을 사용하여 알 수 없는 인스턴스를 인식할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 데이터에 액세스 및 분석하고 고품질 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위해 수만 명의 고객이 사용하는 광범위한 기계 학습 기능을 제공합니다. 데이터 과학 팀은 SageMaker를 사용하여 생산성을 10배까지 높일 수 있습니다.

데이터 사이언티스트를 위한 Amazon SageMaker

SageMaker Studio Lab으로 기계 학습 배우기

설정이 필요 없는 무료 개발 환경을 사용하여 ML 학습 및 실험

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SageMaker Studio는 모든 ML 단계를 수행할 수 있는 웹 기반의 단일 시각적 인터페이스를 제공하여, 데이터 과학 팀의 생산성을 높여줍니다.

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미리 구축된 ML 알고리즘, 모델 및 솔루션을 클릭 몇 번으로 배포 가능

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