Category: Amazon SageMaker

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Choose the best data source for your Amazon SageMaker training job by Gili Nachum and Alexander Arzhanov을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon SageMaker는 머신러닝 모델의 빌드, 훈련, 배포를 쉽게 만들어주는 관리형 서비스입니다. 데이터과학자들은 SageMaker 훈련작업을 통해 컴퓨팅 리소스 관리에 대한 고민을 할 필요 없이 사용한 시간 만큼만 비용을 […]

이글은 AWS ML Blog의 Introducing Amazon SageMaker Data Wrangler’s new embedded visualizations by Isha Dua, Parth Patel의 한국어 번역 및 편집본입니다. 수동으로 데이터 품질을 검사하고 데이터를 정리하는 것은 데이터 과학자가 프로젝트에 많은 시간을 할애 할수록 고통스럽고 시간 소모적인 프로세스입니다. 2020년 Anaconda에서 실시한 데이터 과학자 설문 조사에 따르면, 데이터 과학자는 데이터 로드(19%), 데이터 정리(26%), 데이터 시각화(21%)를 […]

이 글은 AWS Machine Learning Blog에 게시된 Host code-server on Amazon SageMaker by Sofian Hamiti, Eric Peña, and Giuseppe Angelo Porcelli의 한국어 번역 및 편집본입니다. 머신 러닝 팀들은 프로젝트를 진행할 때 유연성은 통합개발환경(IDE)을 선택하는 중요한 요소입니다. IDE를 활용하면 생산성 있는 개발자 경험을 확보하고, 빠르게 혁신할 수 있게 해 줍니다. 때로는 하나의 프로젝트에서 여러 개의 IDE를 […]

Amazon SageMaker Studio는 모든 머신러닝 개발 단계를 수행할 수 있는 웹 기반의 단일 시각적 인터페이스를 제공하여, 데이터 사이언스 팀의 생산성을 높일 수 있는 AWS의 대표적 서비스입니다. SageMaker Studio에서는 다양한 유저 프로필을 등록함으로써 개별 사용자가 독립적 개발 환경을 제공할 수 있습니다. 하지만, 권한 관리를 별도로 해주지 않으면 다른 사용자의 환경에 접근하여 개발 환경 및 코드를 임의로 […]