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Amazon SageMaker Data Wrangler – 실시간 및 일괄 추론 지원 기능 출시 기계 학습 모델을 구축하려면 기계 학습 엔지니어가 데이터를 준비하기 위한 데이터 변환 파이프라인을 개발해야 합니다. 이 파이프라인을 설계하는 프로세스는 시간이 많이 걸리며 데이터 준비 파이프라인을 프로덕션 환경에 구현하려면 기계 학습 엔지니어, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자 간의 팀 간 협업이 필요합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler의 주요 목적은 데이터 준비 및 데이터 처리 워크로드를 쉽게 수행할 수 있도록 하는 것입니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 고객은 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 준비 프로세스와 데이터 준비 워크플로의 필요한 모든 단계를 간소화할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler는 신속하게 프로토타입을 만들고 데이터 처리 워크로드를 프로덕션에 배포하는 시간을 줄여 고객이 MLOps 프로덕션 환경에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 그러나 모델 훈련을 위해 고객 데이터에 적용된 변환은 실시간 추론 중에 새로운 데이터에 적용되어야 합니다. 실시간 추론 엔드포인트에서 SageMaker Data Wrangler를 지원하지 않는 경우 고객은 전처리 스크립트에서 [ more… ]

AWS Application Composer 미리보기 – 서버리스 워크로드 시각화 생성 도구 오늘 여러 AWS 서비스에서 서버리스 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 비주얼 디자이너인 AWS Application Composer 미리보기를 출시합니다. 일반적인 분산 시스템에서 각 팀별 권한 부여는 개발자가 비즈니스 기능을 코드로 변환하는 데 도움이 되도록 하는 데 필요한 문화적 변화입니다. 이것은 모든 팀이 독립적으로 작업한다는 의미는 아닙니다. 서로 다른 팀 또는 신규 참여자도 프로젝트에 기여하기 위해 무엇을 구축하고 있는지 이해해야 합니다. 아키텍처를 빠르게 이해하는 가장 좋은 방법은 다이어그램을 사용하는 것입니다. 안타깝게도 아키텍처 다이어그램은 오래된 공유 방식입니다. 또한, 프로덕션으로 워크로드를 출시할 때, 초기 설계 및 인프라와 이미 불일치가 있습니다. 서버리스 애플리케이션을 처음 구축하는 개발자는 여러 AWS 서비스에서 애플리케이션을 구성할 때 학습 곡선에 직면할 수 있습니다. 각 서비스를 구성하는 방법을 이해한 다음 인프라 기반 코드(Infrastructure as Code)를 배우고 작성하여 애플리케이션을 배포해야 합니다. AWS Application Composer 시작하기 개발자 Emma는 모든 사용자가 서비스에 가입한 후 콘텐츠에 [ more… ]

Amazon SageMaker JumpStart – 기업 내에서 ML 모델 및 노트북 공유 기능 출시 Amazon SageMaker JumpStart는 ML 여정을 가속화하는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 허브입니다. SageMaker JumpStart를 사용하면 인기 모델 허브의 사전 학습된 모델, 기사 요약 및 이미지 생성과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 사전 학습된 기초 모델, 일반적인 사용 사례를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션을 포함한 내장 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 이제 SageMaker JumpStart를 사용하여 AWS 계정을 공유하는 다른 사용자와 모델 및 노트북과 같은 ML 아티팩트를 더 쉽게 공유할 수 있게 되었다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. SageMaker JumpStart를 사용하여 ML 아티팩트 공유 기계 학습은 팀 스포츠입니다. 팀 내 다른 데이터 과학자와 모델 및 노트북을 공유하여 협업하고 생산성을 높일 수 있습니다. 또는 운영 팀과 모델을 공유하여 모델을 생산에 투입할 수도 있습니다. SageMaker JumpStart를 사용하여 ML 아티팩트를 공유하는 방법을 보여 드리겠습니다. SageMaker Studio의 왼쪽 탐색 메뉴에서 Models(모델)을 선택합니다. 그런 다음 [ more… ]

AWS Machine Learning University 신규 교육자 지원 프로그램 소개 AWS 기계 학습 대학교는 현재 무료 교육자 지원 프로그램을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 커뮤니티 컬리지, 소수 민족 지원 기관(MSI) 및 흑인 대학(HBCU)의 교수진에게 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 개념을 가르쳐 현재와 미래의 수요가 많은 일자리를 위한 다양한 파이프라인을 구축할 수 있는 기술과 리소스를 제공합니다. 미국 국립 과학 재단에 따르면 흑인 및 히스패닉 또는 라틴계 학생들은 AI/ML로 가는 주요 경로인 컴퓨터 과학 학사 학위를 백인 동급생들보다 훨씬 낮은 비율로 취득하며, 수여된 컴퓨터 과학 학위의 11% 미만으로 취득합니다. 그러나 연구에 따르면 숙련된 실무자와 AI/ML 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 관점을 갖는 것이 안전하고 신뢰할 수 있으며 편견이 적은 AI/ML 시스템 개발에 기여하는 것으로 나타났습니다.  2018년, 당사는 Amazon 및 AWS에서 엔지니어를 교육하는 데 사용한 것과 동일한 과정을 모든 개발자와 공유하기 위해 기계 학습 대학교(MLU)를 발표했습니다. 이 플랫폼은 셀프 서비스, 자기 주도형, AI/ML [ more… ]