아마존이란 SageMaker 무엇입니까?

SageMaker Amazon은 완전 관리형 기계 학습 (ML) 서비스입니다. 를 SageMaker 통해 데이터 과학자와 개발자는 ML 모델을 프로덕션 준비가 완료된 호스팅 환경에 빠르고 자신 있게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. ML 워크플로를 실행하기 위한 UI 환경을 제공하여 여러 통합 개발 환경 (IDE) 에서 SageMaker ML 도구를 사용할 수 있도록 합니다.

를 사용하면 자체 서버를 구축 및 관리할 필요 없이 데이터를 저장하고 공유할 수 있습니다. SageMaker 이를 통해 사용자 또는 조직은 ML 워크플로를 공동으로 구축 및 개발하는 데 더 많은 시간을 할애하고 더 빠르게 수행할 수 있습니다. SageMaker 분산 환경에서 매우 큰 데이터를 효율적으로 실행할 수 있는 관리형 ML 알고리즘을 제공합니다. bring-your-own-algorithms 및 프레임워크에 대한 지원이 내장되어 있어 특정 워크플로우에 맞게 조정되는 유연한 분산 교육 옵션을 SageMaker 제공합니다. 몇 단계만 거치면 SageMaker 콘솔에서 모델을 안전하고 확장 가능한 환경에 배포할 수 있습니다.

주제

• 아마존 요금 SageMaker
• SageMakerAmazon을 처음 사용하십니까?
• Amazon을 사용한 기계 학습 개요 SageMaker
• 아마존 SageMaker 특징

아마존 요금 SageMaker

AWS 프리 티어 한도 및 사용 SageMaker 비용에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금을 참조하십시오.

SageMakerAmazon을 처음 사용하십니까?

를 처음 사용하는 경우 다음을 완료하는 것이 좋습니다. SageMaker

1. Amazon을 사용한 기계 학습 개요 SageMaker— 기계 학습 (ML) 라이프사이클의 개요를 확인하고 제공되는 솔루션에 대해 알아보십시오. 이 페이지에서는 주요 개념을 설명하고 AI 솔루션 구축과 관련된 핵심 구성 요소를 설명합니다 SageMaker.

2. Amazon 설정 가이드 SageMaker— 필요에 SageMaker 따라 설정하고 사용하는 방법을 알아보세요.

3. 자동화된 ML, 코드 없음 또는 코드 적음 사용— 머신 러닝 작업을 자동화하여 ML 워크플로를 간소화하는 로우코드 및 노코드 ML 옵션에 대해 알아보세요. 이러한 옵션은 자동화된 ML 작업 각각에 대한 노트북을 생성하여 코드에 대한 가시성을 제공하므로 유용한 ML 학습 도구입니다.

4. Amazon에서 제공하는 기계 학습 환경 사용 SageMaker— 정보, 예제, 사용자 지정 모델 등 ML 워크플로를 개발하는 데 사용할 수 있는 ML 환경을 숙지하세요. ready-to-use

5. 다른 주제 살펴보기 — SageMaker 개발자 가이드의 목차를 사용하여 더 많은 주제를 살펴보세요. 예를 들어 ML 라이프사이클 단계Amazon을 사용한 기계 학습 개요 SageMaker, in 및 SageMaker 제공되는 다양한 솔루션에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.

6. Amazon SageMaker 리소스 — SageMaker 제공되는 다양한 개발자 리소스를 참조하십시오.