초보자를 위한 AWS SageMaker 머신러닝 엔지니어링

머신러닝은 산업을 변화시키고 있지만, 로컬 노트북의 모델을 신뢰할 수 있는 클라우드 환경으로 옮기는 것은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 이 과정은 SageMaker를 사용하여 AWS에서 머신러닝 엔지니어링을 마스터하기 위한 명확하고 단계별 경로를 제공합니다. 기본적인 데이터 개념 이해에서부터 완전히 관리되는 프로덕션 등급의 머신러닝 파이프라인 배포까지 전환하게 됩니다. 명확한 서면 설명, 구조화된 코드 연습, 실습을 통해 클라우드에서 지능형 애플리케이션을 설계, 훈련 및 모니터링하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있습니다. 학습 내용: - S3, IAM, 핵심 AWS 서비스를 포함한 핵심 클라우드 인프라 및 머신러닝 기초 이해. - SageMaker DataWrangler를 사용하여 표 형식 및 비정형 데이터를 효율적으로 준비하고 정제. - SageMaker AutoPilot 및 SageMaker Canvas와 같은 로우코드 도구를 사용하여 예측 모델을 자동으로 구축하고 훈련. - 확장 가능한 머신러닝 엔드포인트를 배포하고 실시간 추론을 위해 AWS Lambda와 통합. - SageMaker JumpStart를 활용하여 생성형 AI 작업을 위한 최첨단 파운데이션 모델에 액세스, 사용자 지정 및 배포. - 기본 MLOps 관행을 구현하고 모델 성능을 추적하며 지속적인 개선을 위해 워크플로 자동화. 이 과정은 데이터 준비 및 자동화된 모델 구축으로 넘어가기 전에 기초 클라우드 개념과 핵심 머신러닝 용어로 시작됩니다. 그런 다음 고급 배포 전략으로 진행하고 서버리스 기술을 통합하며 최신 파운데이션 모델로 작업하게 됩니다. 이 과정은 절대 초보자, 예비 데이터 과학자, 클라우드 기반 머신러닝으로 전환하려는 개발자를 위해 설계되었습니다. 사전 AWS 또는 머신러닝 경험이 필요하지 않습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 첫 번째 클라우드 기반 머신러닝 파이프라인을 구축해 보세요.