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당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

기계 학습 프레임워크 및 언어

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기계 학습 프레임워크 및 언어 - Amazon SageMaker AI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon SageMaker AI는 널리 사용되는 프로그래밍 언어 및 기계 학습 프레임워크에 대한 네이티브 지원을 제공하여 개발자와 데이터 과학자가 선호하는 도구와 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이 섹션에서는 Python 및 R 작업에 대한 참조와 SageMaker AI 내의 해당 소프트웨어 개발 키트(SDKs 제공합니다. 또한 Apache MXNet, PyTorch, TensorFlow를 비롯한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 프레임워크를 다룹니다.

Amazon SageMaker 노트북 커널에서 Python 및 R을 기본적으로 사용할 수 있습니다. 특정 프레임워크를 지원하는 커널도 있습니다. SageMaker AI를 시작하는 매우 인기 있는 방법은 Amazon SageMaker Python SDK를 사용하는 것입니다. SageMaker AI에서 모델을 쉽게 훈련하고 배포할 수 있는 오픈 소스 Python APIs 및 컨테이너와 여러 가지 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 프레임워크와 함께 사용할 수 있는 예제를 제공합니다.

특정 프레임워크 사용 또는 SageMaker AI에서 R을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 주제를 참조하세요.

언어 SDK 및 사용 설명서:

기계 학습 및 딥 러닝 프레임워크 가이드:

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