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블로그 및 백서
다음 블로그는 영화 리뷰를 위한 감정 예측 사례 연구를 사용하여 전체 기계 학습 워크플로를 실행하는 프로세스를 설명합니다. 여기에는 데이터 준비, Spark 작업 모니터링, Studio 또는 Studio Classic 노트북에서 직접 예측을 얻을 수 있도록 ML 모델을 교육 및 배포하는 작업이 포함됩니다.
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SageMaker 스튜디오 또는 스튜디오 클래식에서 Amazon EMR 클러스터를 생성하고 관리하여 대화형 Spark 및 ML 워크로드를 실행할
수 있습니다. -
SageMaker Studio 또는 Studio Classic과 Amazon EMR 클러스터를 별도의 AWS 계정에 배포하는 계정 간 구성으로 사용 사례를 확장하려면 Studio 또는 SageMaker Studio Classic에서 Amazon EMR 클러스터를 생성 및 관리하여 대화형 Spark 및 ML 워크로드를 실행하도록 하세요 -
2부를 참조하십시오.
다음 사항도 참조하세요.
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Kerberos를 지원하는 Amazon 클러스터에서 네트워크 로드 밸런서를 사용하여 Access Apache Livy를
구성하는 방법을 안내합니다. EMR
