아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융

SageMaker JumpStart 산업: 금융 솔루션, 모델, 예제 노트북을 사용하여 엄선된 원스텝 솔루션과 업계 중심의 기계 학습 (ML) 문제에 대한 예제 노트북을 통해 SageMaker 특징과 기능에 대해 알아보십시오. 또한 이 노트북에서는 SageMaker JumpStart Industry SDK Python을 사용하여 산업 텍스트 데이터를 개선하고 사전 학습된 모델을 미세 조정하는 방법도 설명합니다.

아마존 SageMaker JumpStart 인더스트리 파이썬 SDK

SageMaker JumpStart Runtime은 Industry Python이라는 클라이언트 라이브러리를 통해 산업 데이터 세트를 큐레이션하고 사전 학습된 모델을 미세 조정할 수 있는 처리 도구를 제공합니다. SageMaker JumpStart SDK 에 대한 자세한 API 설명서를 확인하고 state-of-the-art 모델의 성능 개선을 위한 업계 텍스트 데이터세트를 처리하고 개선하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 SageMaker JumpStartIndustry Python SDK 오픈 소스 설명서를 참조하십시오. SDK SageMaker JumpStart

아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융 솔루션

SageMaker JumpStart 산업: 파이낸셜은 다음과 같은 솔루션 노트북을 제공합니다.

• 기업 신용 등급 예측

이 SageMaker JumpStart 산업: 금융 솔루션은 텍스트로 강화된 기업 신용 평가 모델을 위한 템플릿을 제공합니다. 여기서는 수치적 특징 (이 경우에는 Altman의 유명한 5개 재무 비율) 에 기반한 모델을 SEC 서류 작성 텍스트와 결합하여 신용 등급 예측을 개선하는 방법을 보여줍니다. Altman의 5개 비율 외에도 필요에 따라 더 많은 변수를 추가하거나 사용자 지정 변수를 설정할 수 있습니다. 이 솔루션 노트북은 SageMaker JumpStart Industry Python이 SEC 파일링의 텍스트에 대한 자연어 처리 (NLP) 채점을 처리하는 데 어떻게 SDK 도움이 되는지 보여줍니다. 또한 이 솔루션은 향상된 데이터세트를 사용하여 모델을 학습시켜 모델을 구현하고, 프로덕션을 위해 SageMaker 엔드포인트에 모델을 배포하고, 실시간으로 개선된 예측을 수신하는 방법을 보여줍니다. best-in-class

• 그래프 기반 신용 점수 평가

신용 등급은 일반적으로 재무제표 데이터 및 시장 데이터를 이용하는 모델을 사용하여 생성됩니다. 이러한 데이터는 표 형식(숫자 및 범주로 구성됨)으로만 제공됩니다. 이 솔루션은 SEC파일링을 사용하여 기업 네트워크를 구축하고, 표 형식의 데이터를 이용한 기업 관계 네트워크를 사용하여 정확한 등급 예측을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이 솔루션은 기업 연계 관련 데이터를 이용하여 수십 년간 신용 평가 업계에서 사용된 기존의 표 기반 신용 점수 평가 모델을 네트워크상의 기계 학습 모델 클래스로 확장하는 방법을 보여줍니다.

참고

이 솔루션 노트북은 시연용일 뿐입니다. 이들 자료를 금융 또는 투자 조언으로 삼아서는 안 됩니다.

Studio Classic의 SageMaker JumpStart 페이지를 통해 이러한 금융 서비스 솔루션을 찾을 수 있습니다.

중요

2023년 11월 30일부터 이전 아마존 SageMaker 스튜디오 익스피리언스는 이제 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 스튜디오 클래식 애플리케이션 사용에 대한 내용입니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오아마존 SageMaker 스튜디오.

참고

SageMaker JumpStart 업계: 금융 솔루션, 모델 카드 및 예제 노트북은 Studio Classic을 SageMaker 통해서만 호스팅되고 실행할 수 있습니다. SageMaker 콘솔에 로그인하고 스튜디오 클래식을 실행합니다 SageMaker . 솔루션 카드를 찾는 방법에 대한 자세한 내용은 의 이전 항목을 참조하십시오 SageMaker JumpStart.

아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융 모델

SageMaker JumpStart 산업: 파이낸셜은 다음과 같은 사전 훈련된 강력하게 최적화된 접근 방식 BERT (RoBERTa) 모델을 제공합니다.

• 금융 텍스트 임베딩 (R oBERTa - SEC -Base)

• R oBERTa - SEC - WIKI -베이스

• R oBERTa - SEC -라지

• R oBERTa - SEC - WIKI -라지

R oBERTa - SEC -Base 및 R oBERTa - SEC -Large 모델은 NLPGluon의 oBERTa R 모델을 기반으로 하는 텍스트 임베딩 모델이며 2010년대 (2010년부터 2019년까지) 의 S&P SEC 500 10-K/10-Q 보고서를 기반으로 사전 학습되었습니다. 이 외에도 SageMaker JumpStart 인더스트리: 파이낸셜은 R - - WIKI -Base와 R oBERTa - SEC - -Large라는 두 가지 R oBERTa 변형을 더 제공합니다. R oBERTa SEC - - WIKI -Large는 위키백과의 자료와 일반 텍스트를 기반으로 사전 학습됩니다. SEC

텍스트 모델 노드로 이동하여 모든 텍스트 모델 탐색을 선택한 다음 ML 작업 텍스트 임베딩을 필터링하여 이러한 모델을 찾을 수 있습니다. SageMaker JumpStart 원하는 모델을 선택한 후 해당하는 노트북에 액세스하면 됩니다. 페어링된 노트북은 Industry Python으로 개선된 멀티모달 데이터 세트의 특정 분류 작업에 맞게 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 방법을 안내합니다. SageMaker JumpStart SDK

참고

이 모델 노트북은 시연용일 뿐입니다. 이들 자료를 금융 또는 투자 조언으로 삼아서는 안 됩니다.

다음 스크린샷은 Studio Classic의 페이지를 통해 제공되는 사전 훈련된 모델 카드를 보여줍니다. SageMaker JumpStart

참고

SageMaker JumpStart 업계: 금융 솔루션, 모델 카드 및 예제 노트북은 Studio Classic을 통해서만 호스팅되고 실행할 수 있습니다. SageMaker SageMaker 콘솔에 로그인하고 스튜디오 클래식을 실행합니다 SageMaker . 모델 카드를 찾는 방법에 대한 자세한 내용은 의 이전 항목을 참조하십시오 SageMaker JumpStart.

Amazon SageMaker JumpStart 업계: 재무 예제 노트북

SageMaker JumpStart Industry: Financial은 업계 중심의 ML 문제에 대한 해결책을 보여주기 위해 다음과 같은 예제 노트북을 제공합니다.

• 재무 TabText 데이터 구성 — 이 예제에서는 SageMaker JumpStart Industry SDK Python을 사용하여 NLP 점수 유형과 해당 단어 SEC 목록을 기반으로 한 텍스트 요약 및 채점 텍스트와 같은 파일을 처리하는 방법을 소개합니다. 이 노트북의 내용을 미리 보려면 파일 및 점수를 이용한 멀티모달 데이터셋의 간단한 구성을 참조하십시오. SEC NLP

• TabText 데이터에 대한 멀티모달 ML — 이 예제에서는 여러 유형의 데이터세트를 라는 단일 데이터프레임으로 병합하고 멀티모달 ML을 수행하는 방법을 보여줍니다. TabText 이 노트북의 내용을 미리 보려면 TabText 데이터 프레임에서의 Machine Learning — 급여 보호 프로그램을 기반으로 한 예를 참조하십시오.

• SEC파일링 데이터에 대한 다중 카테고리 ML — 이 예제에서는 멀티클래스 분류 작업을 위해 파일링에서 큐레이션된 multimodal (TabText) 데이터세트를 통해 AutoGluon NLP 모델을 학습시키는 방법을 보여줍니다. SEC 텍스트 열을 기준으로 10K/Q 파일을 업계 코드로 분류합니다. SEC MDNA

참고

이 예제 노트북은 시연용일 뿐입니다. 이들 자료를 금융 또는 투자 조언으로 삼아서는 안 됩니다.

참고

SageMaker JumpStart 업계: 금융 솔루션, 모델 카드 및 예제 노트북은 Studio Classic을 통해서만 호스팅되고 실행할 수 있습니다. SageMaker SageMaker 콘솔에 로그인하고 스튜디오 클래식을 실행합니다 SageMaker . 예제 노트북을 찾는 방법에 대한 자세한 내용은 의 이전 항목을 참조하십시오. SageMaker JumpStart

예제 노트북의 내용을 미리 보려면 자습서 — 업계 SageMaker JumpStart Python SDK 설명서를 참조하십시오.

아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융 블로그 게시물

SageMaker JumpStart Industry: 금융 솔루션, 모델, 예제 등의 사용에 대한 자세한 내용은 다음 블로그 게시물을 참조하십시오. SDK

• Amazon에서 전이 학습을 위해 사전 학습된 금융 언어 모델 사용 SageMaker JumpStart

• Amazon에서 멀티모달 ML을 사용하여 등급 분류에 SEC 텍스트 사용 SageMaker JumpStart

• NLPAmazon에서 금융 관련 SEC 텍스트가 포함된 대시보드 만들기 SageMaker JumpStart

• Amazon에서 그래프 머신 러닝을 사용하여 기업 신용 등급 분류기를 구축하십시오. SageMaker JumpStart

• 금융 데이터에 대한 Amazon 기반 모델의 도메인 적응 미세 조정 SageMaker JumpStart

아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융 관련 연구

SageMaker JumpStart 산업: 금융 솔루션과 관련된 연구에 대해서는 다음 문서를 참조하십시오.

• 금융 분야의 컨텍스트, 언어 모델링 및 다중 모달 데이터

• 신용 모델링을 위한 다중 모달 기계 학습

• 신경망 텍스트 분류자의 강력한 해석력 부재에 관하여

• FinLex: 금융 어휘 생성을 위한 워드 임베딩의 효과적인 사용

아마존 SageMaker JumpStart 산업: 금융 추가 자료

추가 설명서 및 튜토리얼은 다음 리소스를 참조하세요.

• SageMaker JumpStart 업계: 파이낸셜 Python SDK

• SageMaker JumpStart 산업: 파이낸셜 Python SDK 튜토리얼

• SageMaker JumpStart 업계: 금융 GitHub 리포지토리

• Amazon 시작하기 SageMaker - 기계 학습 튜토리얼