CWN(CHANGE WITH NEWS) - 아마존, 코드 없이 AI개발 가능한 ′세이지메이커캔버스′출시

코드를 작성하지 않고도 기계 학습(머신러닝) 모델을 생성할 수 있는 시스템이 개발됐다. 아마존(Amazon)은 ‘리인벤트(re:Invent) 2021 컨퍼런스 기조 연설’에서 세이지메이커 캔버스(SageMaker Canvas)를 출시한다고 발표했다.

세이지메이커 켄버스는 아마존 웹 서비스 (Amazon Web Services, 이하 AWS) 고객들이 포인트 앤 클릭 사용자 인터페이스로 기계 학습 워크플로를 실행하여 예측을 생성하고 결과를 게시할 수 있도록 돕는다.

AWS CEO인 아담 셀립스키(Adam Selipsky)는 “이제 비즈니스 사용자와 분석가는 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스로 정확한 예측을 생성할 수 있게 됐다”면서 "세이지메이커 캔버스는 사용자에게 이미 친숙한 용어와 시각화를 사용하고, 사람들이 이미 사용하고 있는 데이터 분석 도구를 보완한다"라고 소개했다.

또한 셀립스키는 세이지메이커 캔버스로 아마존S3(Amazon S3), 레드쉬프트(Redshift) 데이터베이스 및 로컬 파일과 같은 클라우드 및 온프레미스 데이터 소스에서 페타바이트 규모의 데이터를 탐색하고 액세스할 수 있다고 말했다. 자동화된 기계 학습 기술을 사용해 모델을 생성하며, 사용자는 모델을 설명 및 해석하고 서로 공유함으로써 협업할 수 있다.

해당 도구는 데이터랭글러(Data Wrangler), 퓨처스토어(Feature Store), 파이프라인(Pipelines)을 포함하여 연초에 발표된 세이지메이커 개선 사항을 따른다. 데이터랭글러는 대상 데이터 세트의 데이터를 기반으로 변환을 권장하고 이러한 변환을 기능에 적용한다.

파이프라인의 경우 사용자가 세이지메이커 익스페리먼츠(SageMaker Experiments)에서 각 단계를 기록하는 동안 사전 구성된 맞춤형 워크플로 템플릿을 사용하여 종단 간 기계 학습 워크플로의 각 단계를 정의, 공유 및 재사용할 수 있다.

셀립스키는 “세이지메이커캔버스를 사용하면 머신 러닝을 위한 데이터를 훨씬 쉽게 준비하고 수집하여 모델을 더 빠르게 훈련시키고 더 많은 청중에게 머신 러닝을 확장할 수 있다"라면서 "완전히 새로운 사용자 그룹이 데이터를 활용하고 머신 러닝을 사용하여 새로운 비즈니스 통찰력을 생성할 수 있게 될 것이다"라고 말했다.

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