Amazon Q Developer 기반 Amazon SageMaker Canvas에서 ML 모델 구축 | Amazon Web Services
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Amazon Q Developer로 주택 가격 예측 모델 만들어 보기
Amazon Q Developer는 도메인 전문가가 ML에 대한 전문 지식이 없더라도 자연어로 Amazon Q와 상호 작용을 하면서 정확한 프로덕션 품질의 ML 모델을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.
예를 들어 마케터가 “주택 특성 및 과거 판매 데이터를 사용하여 주택 판매 가격을 예측하고 싶다”고 한다면, Amazon Q Developer와 대화하면서 고객 데이터를 분석하고 여러 모델을 빌드하는 최상의 접근 방식을 아래와 같이 추천할 수 있습니다.
<과정 요약>
마케터: 나는 분석가인데 마케팅 및 재무 팀의 주택 가격을 예측해야 해.
Q: 적절한 ML 모델 유형을 권장합니다. 또한 필요한 데이터세트 특성을 비롯하여 솔루션 요구 사항을 간략하게 설명합니다. 그러면 Amazon Q Developer에서 데이터세트 업로드를 원하는지 또는 대상 열 선택을 원하는지 묻습니다.
마케터: 데이터세트를 업로드
Q: 주택, 현재 주택 가격 및 회귀 모델의 대상 변수에 대한 관련 정보를 포함하는 데이터세트 요구 사항을 나열합니다. 그런 다음, 데이터세트 업로드를 원함, 기존 데이터세트 선택, 새 데이터세트 생성, 대상 열 선택을 원함 등의 다음 단계를 권장했습니다.
마케터: 기존 데이터세트로 사용
Q: 데이터세트를 분석하여 median_house_value를 회귀 모델의 대상 열로 제안합니다. 그리고, median_house_value를 예측하는 데 사용할 데이터세트 특성(예: “location”, “housing_median_age” 및 “total_rooms”)을 자세히 설명합니다.
마케터: 모델 훈련을 진행하기 전에 데이터 품질에 대해 질문
Q: Amazon Q Developer는 전체 데이터세트에 대한 품질 인사이트로 응답합니다.
... 이러한 대화 과정을 거쳐
마케터: 모델 완성하고
예측 – 예측 탭을 사용하여 모델을 테스트하여 실제 성능을 검증할 수 있습니다.
배포 – 엔드포인트 배포를 생성하여 모델을 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
실제 진행 모습을 아래 블로그의 스냅샵과 함께 보시면 이해가 더 잘 되실 것입니다.
https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/use-amazon-q-developer-to-build-ml-models-in-amazon-sagemaker-canvas/
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2024년 12월 23일 오후 2:08
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