설명서

개발자 안내서

다양한 기능 사용에 대한 세부 지침을 비롯해 Amazon SageMaker의 개념적 개요를 설명하고, 개발자를 위한 전체 API 참조를 제공합니다.

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SDK

프로그래밍 언어 또는 플랫폼에 맞게 조정된 API를 통해 애플리케이션에서 Amazon SageMaker를 더욱 간편하게 사용할 수 있습니다.

동영상 프레젠테이션

Amazon SageMaker 소개

이 프레젠테이션에서는 원클릭 교육 환경, 내장된 모델 튜닝을 갖춘 고도로 최적화된 기계 학습 알고리즘 및 엔지니어링 작업이 필요 없는 배포 등을 비롯한 Amazon SageMaker의 여러 기능을 소개합니다. 또한 Intuit에서 실시간 사기 탐지를 위해 AWS의 Amazon SageMaker를 어떻게 또 왜 사용하고 있는지 들으시게 됩니다. (1:02:07)

무한하게 확장 가능한 Amazon AI 기반 기계 학습 알고리즘

Amazon AI 알고리즘은 데이터의 양에 관계없이 무제한으로 확장되는 분산형 스트리밍 ML 알고리즘의 모음입니다. 이 프레젠테이션에서는 분산 스트리밍 모델과 이 모델이 기계 학습 전문가에게 제공하는 수많은 이점 및 Amazon SageMaker에서 대규모 학습을 가능케 하는 방법에 대해 설명합니다. (54:08)

Amazon SageMaker 심층 분석

이 웹 세미나에서는 신경망 사용, 권장 사항에 대한 임베딩, 샘플 Juptyer 노트북을 사용하여 자신의 R 알고리즘을 구현하는 방법에 대한 데모와 함께 Amazon SageMaker에 대한 자세한 내용을 다룹니다. (30:20)

시작하기: Amazon SageMaker 단계별 소개

AWS 에반젤리스트인 Julien Simon 씨가 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 방법을 개괄적으로 설명합니다. (33:05)

Amazon SageMaker의 확장형 기계 학습 알고리즘 사용하기

이 테크 토크에서는 Amazon SageMaker와 함께 제공되는 분산형 스트리밍 ML 알고리즘 모음을 소개합니다. 스트리밍 및 배치 ML 알고리즘 간의 차이점과 SageMaker가 이러한 알고리즘을 대규모로 실행하도록 어떻게 설계되어 있는지에 대해 알아보게 됩니다. 샘플 노트북을 사용하여 텍스트 문서에 대한 Neural Topic Modeling을 데모로 보여 드립니다. (30:56)

AWS Greengrass 및 Amazon Sagemaker를 사용하여 IoT Edge에서 기계 학습 수행하기

이 테크 토크에서는 AWS Greengrass와 Amazon SageMaker가 어떻게 엣지에서 기계 학습을 수행할 수 있도록 도와 주는지 알아봅니다. 저희는 다양한 비즈니스 사용 사례와 저희 기술의 데모를 중점적으로 다룹니다. (42:16)

블로그 게시물

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