비디오: Autopilot을 사용한 기계 학습 프로세스 자동화 및 탐색 - 아마존 SageMaker

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비디오: Autopilot을 사용한 기계 학습 프로세스 자동화 및 탐색

다음은 Studio Classic을 사용하여 Amazon SageMaker 오토파일럿 기능을 둘러보는 동영상 시리즈입니다. AutoML 작업을 시작하고, 데이터를 분석 및 사전 처리하는 방법, 후보 모델에 대한 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 최적화를 수행하는 방법, 결과 모델 지표를 시각화하고 비교하는 방법을 보여 줍니다.

Amazon 오토파일럿으로 AutoML 작업 시작 SageMaker

이 비디오는 Autopilot을 사용하여 AutoML 작업을 시작하는 방법을 보여 줍니다. (길이: 8:41)

Autopilot에서 자동화된 데이터 탐색 및 기능 엔지니어링을 검토합니다.

이 동영상은 Amazon SageMaker Autopilot에서 생성한 데이터 탐색 및 후보 정의 노트북을 검토하는 방법을 보여줍니다. (길이: 10:04)

성능 최적화를 위한 모델 튜닝

이 비디오는 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 학습 중에 모델 성능을 최적화하는 방법을 보여 줍니다. (길이: 4:59)

최상의 모델 선택 및 배포

이 비디오는 작업 메트릭을 사용하여 최상의 모델을 선택한 다음 배포하는 방법을 보여 줍니다. (길이: 5:20)

아마존 SageMaker 오토파일럿 튜토리얼

이 동영상은 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 바이너리 분류 모델을 자동으로 구축하는 엔드 투 엔드 데모를 안내합니다. 자동 생성된 노트북을 사용하여 후보 모델을 구축하고 최적화하는 방법을 살펴봅니다. 또한 아마존 익스페리먼트의 상위 후보도 SageMaker 살펴봅니다. 마지막으로 최상위 후보 (XGBoost 기반) 를 배포하고 SageMaker Model Monitor를 사용하여 데이터 캡처를 구성합니다.