자동화된 ML, 코드 없음 또는 코드 적음

Amazon SageMaker Canvas: UI 기반 코드 없는 AutoML 환경의 경우 신규 사용자는 Amazon SageMaker Studio에서 Amazon SageMaker Canvas 애플리케이션을 사용해야 합니다.

Amazon SageMaker Canvas는 분석가 및 시민 데이터 과학자에게 데이터 준비, 특성 엔지니어링, 알고리즘 선택, 훈련 및 튜닝, 추론 등과 같은 작업에 대한 코드 없는 기능을 제공합니다. 사용자는 내장된 시각화 및 what-if 분석을 활용하여 자동화된 예측을 통해 모델을 쉽게 프로덕션화할 수 있으므로 데이터와 다양한 시나리오를 탐색할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 컴퓨터 비전, 수요 예측, 지능형 검색 및 생성형 AI를 비롯한 다양한 사용 사례를 지원합니다.

Amazon SageMaker Autopilot: Amazon SageMaker Autopilot은 기계 학습 모델을 구축, 훈련, 튜닝 및 배포하는 엔드 투 엔드 프로세스를 자동화하는 자동화된 기계 학습(AutoML) 기능 세트입니다. Amazon SageMaker Autopilot은 데이터를 분석하고, 문제 유형에 적합한 알고리즘을 선택하고, 데이터를 사전 처리하여 훈련을 준비하고, 자동 모델 훈련을 처리하고, 하이퍼파라미터 최적화를 수행하여 데이터세트에 가장 적합한 모델을 찾습니다.

Amazon SageMaker JumpStart: SageMaker JumpStart는 기계 학습을 시작하는 데 도움이 되는 다양한 문제 유형에 대해 사전 훈련된 오픈 소스 모델을 제공합니다. 배포 전에 이러한 모델을 점진적으로 훈련하고 조정할 수 있습니다. 또한 JumpStart는 일반적인 사용 사례에 대한 인프라를 설정하는 솔루션 템플릿과 SageMaker AI를 사용한 기계 학습을 위한 실행 가능한 예제 노트북을 제공합니다.