아마존 SageMaker 캔버스 - 아마존 SageMaker

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아마존 SageMaker 캔버스

Amazon SageMaker Canvas는 코드를 작성할 필요 없이 기계 학습을 사용하여 예측을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. Canvas를 사용할 수 있는 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다. SageMaker

  • 고객 이탈 예측

  • 효율적인 인벤토리 계획

  • 가격 및 수익 최적화

  • 정시 배송 개선

  • 사용자 지정 범주를 기준으로 텍스트 또는 이미지 분류

  • 이미지 내 개체 및 텍스트 식별

  • 문서에서 정보 추출

Canvas를 사용하면 인기 있는 대형 언어 모델 (LLM) 과 채팅하거나, R eady-to-use 모델에 액세스하거나, 데이터를 기반으로 학습된 사용자 지정 모델을 구축할 수 있습니다.

Canvas 채팅은 오픈 소스와 Amazon LLM을 활용하여 생산성을 높이는 데 도움이 되는 기능입니다. 모델이 콘텐츠 생성, 문서 요약 또는 분류, 질문에 대한 답변 등의 작업에 대한 지원을 받도록 요청할 수 있습니다. 자세한 내용은 파운데이션 모델과 함께 생성형 AI 사용을 참조하세요.

Canvas의 R eady-to-use 모델은 다양한 사용 사례에 대한 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있습니다. R eady-to-use 모델은 Amazon Rekognition, Amazon Textract 및 Amazon Comprehend를 비롯한 Amazon AI 서비스를 기반으로 하기 때문에 모델을 사용하기 위해 모델을 구축할 필요가 없습니다. 데이터를 가져오고 솔루션을 사용하여 예측을 생성하기만 하면 됩니다.

사용 사례에 맞게 사용자 지정되고 데이터를 사용하여 훈련된 모델을 원하는 경우 모델을 구축할 수 있습니다. 다음을 수행하여 데이터에 맞게 사용자 지정된 예측을 얻을 수 있습니다.

  1. 하나 이상의 데이터 소스에서 데이터를 가져옵니다.

  2. 예측 모델을 구축합니다.

  3. 모델의 성능을 평가합니다.

  4. 모델을 사용하여 예측을 생성합니다.

Canvas는 다음과 같은 유형의 사용자 지정 모델을 지원합니다.

  • 수치적 예측(회귀라고도 함)

  • 2개 및 3개 이상의 범주에 대한 범주형 예측(바이너리다중 클래스 분류라고도 함)

  • 시계열 예측

  • 단일 레이블 이미지 예측(이미지 분류라고도 함)

  • 다중 카테고리 텍스트 예측(다중 클래스 텍스트 분류라고도 함)

Amazon SageMaker Studio Classic에서 자신의 모델을 Canvas로 가져올 수도 있습니다.

요금에 대한 자세한 내용은 SageMaker Canvas 가격 페이지를 참조하십시오. 자세한 내용은 Canvas에서 청구 및 비용을 관리합니다. SageMaker 을 참조할 수도 있습니다.

SageMaker Canvas는 현재 다음 지역에서 사용할 수 있습니다.

  • 미국 동부(오하이오)

  • 미국 동부(버지니아 북부)

  • 미국 서부(캘리포니아 북부)

  • 미국 서부(오레곤)

  • 아시아 태평양(뭄바이)

  • 아시아 태평양(서울)

  • 아시아 태평양(싱가포르)

  • 아시아 태평양(시드니)

  • 아시아 태평양(도쿄)

  • 캐나다(중부)

  • 유럽(프랑크푸르트)

  • 유럽(아일랜드)

  • 유럽(런던)

  • 유럽(파리)

  • 유럽(스톡홀름)

  • 남아메리카(상파울루)

SageMaker Canvas를 처음 사용하시나요?

SageMaker Canvas를 처음 사용하는 경우 다음 섹션을 먼저 읽는 것이 좋습니다.