Amazon SageMaker Canvas | Amazon Web Services 한국 블로그

Amazon Q Developer 기반 Amazon SageMaker Canvas에서 ML 모델 구축

데이터 과학자인 저는 ML 경험이 없는 각 분야의 전문가인 비즈니스 분석가, 마케팅 분석가, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어가 기계 학습(ML)을 이용할 수 있도록 하는 데 따르는 어려움을 직접 경험했습니다. 이것이 바로 오늘 Amazon SageMaker Canvas에서 Amazon Q Developer를 사용할 수 있다는 Amazon Web Services(AWS)의 발표가 특히 기대되는 이유입니다. 제 관심을 끄는 점은 Amazon Q Developer에서 ML […]

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 […]

Amazon SageMaker Canvas – 대규모 비즈니스 분석을 위한 파운데이션 모델 활용

오늘은 Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker Jumpstart의 파운데이션 모델(FM)을 코드 없이 사용할 수 있는 Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능을 소개합니다. 이 새로운 기능을 사용하면 특정 사용 사례에 대한 FM의 응답을 매우 정확하게 평가하고 생성할 수 있습니다. 모든 기업에는 고유한 도메인별 단어집이 있는데, 일반 모델은 이러한 단어집을 이해하거나 이에 응답하도록 훈련되지 않았습니다. Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능은 […]

Amazon SageMaker Canvas – 바로 사용 가능 모델, 사용자 지정 텍스트 및 이미지 분류 모델 지원 기능 출시

오늘 Amazon SageMaker Canvas의 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능을 사용하면 비즈니스 분석가가 기계 학습(ML)을 통해 몇 분 만에 수천 줄의 문서, 이미지 및 텍스트에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. 오늘부터 바로 사용할 수 있는 모델에 액세스하고 이전에 지원된 테이블 형식 데이터를 위한 사용자 지정 모델과 함께 사용자 지정 텍스트 및 이미지 분류 모델을 만들 수 있습니다. […]

Amazon SageMaker Canvas – 자체 모델을 통한 예측 생성 기능 추가

Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가가 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 기계 학습(ML)을 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 2021년에 SageMaker Canvas를 도입한 이후 데이터 과학자가 몇 번의 클릭만으로 학습된 모델을 비즈니스 분석가와 공유할 수 있도록 보다 개선되고 원활한 협업 환경에 대한 요청이 다수 있었습니다. 이제 어느 곳에서 구축되었든 상관없이 모든 ML […]

Coursera, Amazon SageMaker Canvas 기반 No-Code 기계 학습 실습 교육 과정 개설

인공 지능은 우리 주변에 있습니다. AI는 특정 이메일을 스팸 폴더로 보냅니다. 자동 수정 기능을 제공하므로 문자를 보낼 때 오타를 수정하는 데 유용합니다. 이제 이것을 비즈니스 문제 해결에 사용할 수 있습니다. 비즈니스에서 데이터 기반 통찰력은 가치가 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 인사이트는 종종 AI의 하위 집합이자 복잡한 AI 시스템의 기반인 기계 학습(ML)을 통해 발견됩니다. 그리고 ML […]

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