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지표 수식을 사용한 Amazon CloudWatch 경보 생성 2018년 AWS에서는 실시간 분석을 위해 여러 지표에 걸친 계산을 수행할 수 있게 해 주는 지표 수식을 발표했습니다.  수집된 지표로 부터 간단한 표현식을 사용해 계산된 지표를 생성하고 이렇게 계산된 지표를 Amazon CloudWatch를 통해 시각화하고 CloudWatch 대시보드에 추가하거나 새롭게 출시된 GetMetricData API를 통해 검색할 수 있습니다. 지표 수식을 사용하면 기존 CloudWatch 지표에 대한 통찰력을 얻고 운영 상태 및 인프라 성능에 대한 이해를 높일 수 있습니다. AWS는 re:Invent 2018에서 지표 수식을 사용하여 CloudWatch 경보를 생성할 수 있는 기능을 발표했습니다. 이 블로그 게시물에서는 AWS Lambda 오류율을 계산하는 지표 수식에 대한 경보를 생성해 보겠습니다. AWS Lambda 오류에 대한 경보를 생성하되 적은 수의 오류는 경보가 트리거되지 않도록 허용하겠습니다. 지표 수식을 사용하면 백분율 형식의 오류율 표현식을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 [Errors] 지표를 [Invocations] 지표로 나누어 오류율을 얻고 이에 해당하는 시계열을 CloudWatch 대시보드의 그래프에 추가합니다. 표현식 = 오류 / 요청 * 100.다른 사용 [ more… ]

Amazon SageMaker Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 추천 시스템 구현하기 Amazon SageMaker는 기계 학습 워크로드와 관련한 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 내장된 알고리즘은 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다.  이 블로그 게시물에서는 내장된 Factorization Machines 알고리즘을 확장하여 상위 x개의 권장 사항을 예측하는 방법을 설명합니다.이 접근 방식은 정해진 수의 사용자 권장 사항을 배치 형식으로 생성하려고 할 때 이상적입니다. 예를 들어, 이 접근 방식을 사용하여 대규모 세트의 사용자 및 제품 구매 정보에서 특정 사용자가 구매할 가능성이 높은 상위 20개 제품을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 추후 대시보드 표시 또는 개인화된 이메일 마케팅에 사용하기 위해 권장 사항을 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 또한 주기적인 재훈련 및 예측을 위해 AWS Batch 또는 AWS Step Functions를 사용하여 이 블로그에 설명된 단계를 자동화할 수 있습니다.Factorization Machines는 모든 종류의 분류 및 회귀 작업 에 사용할 수 있는 범용 지도 학습 알고리즘입니다. 추천 시스템을 위한 엔진으로 설계되었던 이 [ more… ]