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Amazon SageMaker 모델 학습시 관련 지표에 대한 손쉬운 모니터링과 시각화
Amazon SageMaker 모델 학습시 관련 지표에 대한 손쉬운 모니터링과 시각화 데이터 과학자와 개발자는 이제 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 학습하는 동안 계산된 지표를 쉽고 빠르게 액세스하고 모니터링하고 시각화할 수 있습니다. 여러분들은 Amazon SageMaker용 AWS 관리 콘솔 또는 Python SDK API를 사용하여 추적할 지표를 지정할 수 있습니다. 모델 학습이 시작되면 Amazon SageMaker는 손실 곡선 및 정확도 곡선과 같은 시계열 곡선을 시각화하기 위해 지정된 지표를 자동으로 실시간 모니터링하고 Amazon CloudWatch 콘솔에 스트리밍합니다. 또한 Python SDK API를 사용하여 프로그래밍 방식으로 지표에 액세스할 수도 있습니다. 모델 학습은 모델이 학습 데이터 세트에서 예를 제시함으로써 예측을 하도록 가르치는 반복적 과정입니다. 일반적으로 학습 알고리즘은 모델이 잘 학습하고 있는지 여부를 진단하는 데 유용한 학습 손실 및 예측 정확도와 같은 몇 가지 지표를 계산하고 발견된 적 없는 데이터에 대한 예측을 하기 위해 일반화합니다. 이 진단은 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하거나 모델이 프로덕션 환경에 배포될 가능성이 있는지 평가할 때 특히 유용합니다. 이제 [ more… ]