AWS 활용 튜토리얼
AI/ML on AWS
AI/ML on AWS
  • AI/ML on AWS
  • AWS를 활용한 AI/ML 기초
    • AI/ML on AWS 기초
      • AWS의 AI/ML 서비스들
      • AWS에서 GPU 리소스 활용하기
      • Machine Learning 을 위한 GPU 선택 방법과 비용 최적화
    • SageMaker 이론과 실습
  • SageMaker Immersion Day
    • SageMaker Immersion Day 소개
    • SageMaker Immersion Day 실습
  • Low-code on SageMaker
    • AWS에서 Low-code ML을 활용하는 방법
    • Low-code ML with SageMaker 실습
  • AI/ML을 학습 시 도움될 만한 리소스들
    • SageMaker 학습에 도움되는 리소스들
    • 머신러닝/딥러닝 학습에 도움되는 리소스들
  • NO-CODE ON SAGEMAKER
    • SageMaker Canvas
    • No-Code Computer Vision
      • 사전 훈련된 컴퓨터 비전 모델 사용하기
      • 커스텀 컴퓨터 비전 모델 만들기
    • Use case labs
      • Diabetic Patient Readmission Prediction (Healthcare & Life Sciences)
Powered by GitBook
On this page
  1. Low-code on SageMaker

AWS에서 Low-code ML을 활용하는 방법

PreviousSageMaker Immersion Day 실습NextLow-code ML with SageMaker 실습

Last updated 2 years ago

AWS의 No/Low-code 서비스들

AI나 Machine Learning의 모델링 등에 대해서 많이 알지 못하더라도, AWS의 No/Low-code 서비스들을 활용하여 비교적 쉽게 ML 모델을 만들 수 있습니다.

No-code 서비스

  • SageMaker Canvas

Low-code 서비스

  • SageMaker Autopilot

  • SageMaker Jumpstart

  • SageMaker built-in algorithm 활용

AutoML 관련 라이브러리

  • AutoGluon

    • AutoGluon은 AWS의 서비스는 아니지만, AWS에서 주도적으로 개발하고 있는 AutoML 라이브러리 입니다.

AutoGluon의 개요

AutoGluon으로 NLP 모델 학습하기

AutoGluon으로 Computer Vision 모델 학습하기

AutoGluon으로 Multi-modal 모델 학습하기