Amazon SageMaker Canvas 모델을 위한 서버리스 배포

SageMaker Canvas에서 구축한 ML 모델을 SageMaker Serverless Inference를 사용하여 배포하는 방법 소개. 인프라 관리 없이 모델 생성부터 생산 준비 상태의 예측까지 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 도와줌. SageMaker Model Registry에 훈련된 모델을 추가하고 서버리스 엔드포인트 구성을 생성하여 수요에 따라 자동으로 확장되는 엔드포인트를 배포하는 완전한 워크플로우를 보여줌.

안전한 ML 기반 예측 분석으로 대기질 연구 강화

Amazon SageMaker AI, AWS Lambda, AWS Step Functions을 사용한 데이터 보완 솔루션 소개. 환경 분석가, 보건 당국, 비즈니스 인텔리전스 전문가를 위해 PM2.5 데이터 예측하는 솔루션. openAFRICA에서 트레이닝 데이터셋 확보, 시계열 예측으로 PM2.5 값을 예측.