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Amazon SageMaker AI 시작하기

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기계 학습 자습서

실습 자습서를 따라 Amazon SageMaker AI를 사용하여 데이터 준비, 훈련, 배포, MLOps 등의 다양한 기계 학습 수명 주기 작업을 완료하는 방법을 알아보세요.

데이터 사이언티스트: 코드를 사용하여 ML 모델 개발

ML용 훈련 데이터 레이블링

ML 모델을 로컬로 구축

ML 모델 훈련

데이터 사이언티스트: 로우 코드 ML

최소한의 코드로 ML용 훈련 데이터 준비

ML 모델을 자동으로 생성

ML 엔지니어: MLOps

훈련된 모델을 프로덕션에 배포하여 추론에 활용

엔드 투 엔드 ML 워크플로 자동화

MLOps 자동화에 대해 자세히 알아보기

비즈니스 분석가: 노 코드 ML

SageMaker Canvas를 사용하여 코드 작성 없이 예측 생성

Practical Decision-Making Using No-code ML on AWS(실용적인 결정 - AWS에서 노코드 기계 학습 사용하기)

다음 단계

Amazon SageMaker AI 요금에 대해 자세히 알아보기

요금 페이지로 이동하기

AWS Management Console에서 Amazon SageMaker를 사용하여 빌드 시작하기