게시된 날짜: Jun 9, 2022
이제 Amazon SageMaker Data Wrangler 에서 사용할 수 있는 내보내기 기능을 사용하여 그 어느 때보다 빠르게 Amazon SageMaker 특성 저장소로 기능을 내보낼 수 있습니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler의 데이터 선택 도구를 사용하면 여러 데이터 소스(예: Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker 특성 저장소 및 Snowflake)에서 빠르게 데이터를 선택할 수 있습니다. Amazon SageMaker 특성 저장소는 ML(기계 학습) 피처를 저장, 업데이트, 검색 및 공유하기 위한 완전 관리형의 특수 목적용 리포지토리입니다.
오늘부터 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 몇 번의 클릭으로 기능을 생성하고 Amazon SageMaker 특성 저장소로 내보낼 수 있습니다. 이전에는 기계 학습을 위한 데이터를 준비할 때 기능을 엔지니어링하고 특성 저장소로 내보내려면 상당한 양의 코드를 작성해야 했습니다. 이제 SageMaker Data Wrangler의 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용하여 기능을 엔지니어링하고 몇 번의 클릭으로 SageMaker 특성 저장소로 기능을 내보낼 수 있습니다. 또한 SageMaker Data Wrangler 내에서 기능 그룹을 쉽게 탐색하고, 새로운 기능 그룹을 생성하며, 기능 그룹 스키마를 검증할 수도 있습니다.
Amazon SageMaker Data Wrangler의 새로운 기능을 시작하려면 Amazon SageMaker Studio를 최신 릴리스로 업그레이드한 후 열고 메뉴에서 파일(File) > 새로 만들기(New) > 흐름(Flow)을 클릭하거나 SageMaker Studio 시작 관리자에서 "새 데이터 흐름(new data flow)"을 클릭합니다. 새로운 기능에 대한 자세한 사항은 블로그를 읽고 설명서를 참조하세요.