SageMaker

1 Amazon SageMaker

• Amazon SageMaker는 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 돕는 완전 관리형 서비스입니다.
• SageMaker는 여러 통합 개발 환경(IDE)에서 사용할 수 있는 ML 도구를 제공하는 UI 경험을 제공합니다.
• ML 모델 개발의 모든 과정을 한 곳에서 관리할 수 있으며, 서버를 프로비저닝할 필요가 없습니다.

2 주요 기능

2.1 데이터 저장 및 공유

• SageMaker를 사용하면 서버를 구축하고 관리할 필요 없이 데이터를 저장하고 공유할 수 있습니다.
• 이는 사용자나 조직이 ML 워크플로를 더 빨리 공동으로 구축하고 개발할 수 있게 합니다.

2.2 관리형 ML 알고리즘

• SageMaker는 매우 큰 데이터를 분산 환경에서 효율적으로 실행할 수 있는 관리형 ML 알고리즘을 제공합니다.
• 자신만의 알고리즘과 프레임워크를 사용할 수 있는 유연한 분산 훈련 옵션을 제공합니다.
• 몇 단계만 거치면 SageMaker 콘솔에서 모델을 보안되고 확장 가능한 환경에 배포할 수 있습니다.

2.3 유연한 배포

• SageMaker는 몇 단계만 거치면 모델을 보안되고 확장 가능한 환경에 배포할 수 있습니다.
• 이를 통해 생산 준비가 된 환경에서 모델을 쉽게 운영할 수 있습니다.

2.4 통합 ML 프로세스

• SageMaker는 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 평가, 배포 및 모니터링의 모든 과정을 통합하여 제공합니다.
• 이를 통해 복잡한 ML 워크플로를 단순화하고 효율적으로 관리할 수 있습니다.

3 AWS의 다양한 머신러닝 서비스

1. Amazon SageMaker
   • 용도: 머신러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 통합 환경을 제공.
   • 특징: 데이터 레이블링, 모델 훈련, 튜닝, 배포 도구 포함.
2. Amazon Comprehend
   • 용도: 텍스트 분석 및 이해를 위한 자연어 처리(NLP) 서비스.
   • 특징: 감정, 핵심 구절, 엔티티, 언어 등의 통찰을 추출.
3. Amazon Rekognition
   • 용도: 이미지 및 비디오 분석.
   • 특징: 객체 감지, 얼굴 인식, 이미지 내 텍스트 인식, 콘텐츠 검열.
4. Amazon Polly
   • 용도: 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 서비스.
   • 특징: 다양한 언어와 목소리를 지원하여 텍스트를 음성으로 변환.
5. Amazon Transcribe
   • 용도: 음성을 텍스트로 변환하는 자동 음성 인식 서비스.
   • 특징: 다양한 음성 파일의 내용을 텍스트로 변환하여 기록.
6. Amazon Translate
   • 용도: 언어 간 텍스트 번역 서비스.
   • 특징: 실시간 언어 번역을 제공하며 다국어 콘텐츠 제작 지원.
7. Amazon Forecast
   • 용도: 시간 시계열 데이터를 기반으로 예측 생성.
   • 특징: 데이터 패턴을 분석하여 수요 예측, 재고 관리 등에서 활용.
8. Amazon Personalize
   • 용도: 개인화된 추천 시스템 구축.
   • 특징: 사용자 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 콘텐츠 추천