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ML 모델 구축에는 높은 예측 정확도를 달성하기 위해 알고리즘, 모델 아키텍처 및 파라미터를 조정하면서 여러 번의 반복 훈련이 필요합니다. Amazon SageMaker Experimments를 사용하면 이러한 훈련 반복에서 입력 및 출력을 추적하여 팀 내 시험 및 협업의 반복성을 개선할 수 있습니다. 또한 모델 훈련 작업과 관련된 파라미터, 지표, 데이터세트 및 기타 아티팩트를 추적할 수 있습니다. SageMaker Experimments는 진행 중인 훈련 작업을 시각화하고, 팀 내에서 실험을 공유하고, 실험에서 직접 모델을 배포할 수 있는 단일 인터페이스를 제공합니다.
SageMaker Experiments에 대해 자세히 알아보려면 Studio Classic의 Amazon SageMaker Experiments섹션을 참조하세요.
