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Machine Learning

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Amazon Forecast 먼저 AWS 서비스 중 앞에 붙는 Amazon/AWS 별칭을 이해하자.Amazon의 경우는 단독으로 사용 가능한 서비스며, AWS의 경우는 다른 Amazon, AWS의 서비스들과 연계해야 하는 서비스임.(예 Amazon EC2 / AWS Lambda 등) 그러므로 Amazon Forecast는 단독으로 사용할 수 있는 AWS의 시계열 데이터 기반 ML 서비스다. 기타 서비스처럼 Amazon.com에 적용한 ML 경험을 토대로 만든 서비스.Forecast를 이용하면 ML 지식 없이도 ML을 사용할 수 있다. 본인은 간단한 데이터만 tensorflow/jupyter 끄적여봄. Forecast는 AWS에서 미리 정의해놓은 1.Case템플릿과 2.알고리즘을 사용하는데, 미리 정의한 템플릿은 아래와 같음.(htt..
AWS Machine Learning 분류 Amazon SageMaker ML을 위한 PaaS로 Jupyter 노트북, 최적화 된 알고리즘(linear_learner 등), 커스텀 알고리즘 그리고 MXNet, TensorFlow 프레임워크가 구성된 관리형 서비스데이터 저장소는 S3를 이용하며 데이터 트레이닝을 위한 EC2가 단일 또는 클러스터로 구성(EC2 Type, 갯수는 사용자 정의)되며, 학습된 모델은 S3에 저장기존 MXNet, TensorFlow 라이브러리 스크립트 사용 가능(인프라 구성 json 형태의 Config만 추가 필요). TensorFlow 는 Estimator API 사용 필요.MXNet, TensorFlow 외 다른 플랫폼 사용 시에는 Docker Image가 필요딥 러닝 모델 배포 환경도 AWS API 호출만으로 생성 가..