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Amazon SageMaker 실습 코드

본 폴더는 SageMaker를 다양한 기능을 실습할 수 있는 예제를 포함하고 잇습니다.

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1. SageMaker 를 이용한 ML/DL 모델 개발과 추론

1-1. 빌트인 알고리즘 활용하기

• XGBoost 시작하기 - SageMaker Built-in XGBoost 알고리즘을 마케팅응답을 예측하는 이진분류 문제에 적용해봅니다. 바로가기

1-2. BYOS (Bring Your Own Script)

• Tensorflow script mode 사용하기 - SageMaker에서 제공하는 Tensorflow 컨테이너를 이용하여 보스톤지역의 집값을 예측하는 회귀모델을 만들고 활용해 봅니다. 바로가기

1-3. BYOC (Bring Your Own Container)

• BYOC Scikit-learn - SageMaker 커스텀 컨테이너로 생성하는 방법을 이해할 수 있습니다. 예제코드는 Scikit-learn을 이용한 붓꽃 품종을 분류하는 간단한 모델을 이용합니다.바로가기

1-4. BYOM (Bring Your Own Model)

• Tensorflow deployment - Tensorflow Serving 실습 바로가기

1-5. SageMaker Ground Truth

• Hello GroundTruth - SageMaker GroundTruth 시작하기 바로가기

1-6. SageMaker Data Wrangler

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2. SageMaker 고급 기능 활용하기

2-1. SageMaker Debugger

2-2. SageMaker Distributed Training

• Amazon SageMaker Distributed Training (Image Classification for Oxford-IIIT Pet Dataset)
• End-to-end ML Image Classification (Bengali.AI Handwritten Grapheme Classification)
• Amazon SageMaker Distributed Training Hands-on Lab - TensorFlow 2.x

2-3. SageMaker Clarify

2-4. SageMaker Feature Store

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3. SageMaker MLOps 적용하기

3-1. SageMaker Pipeline

3-2. SageMaker Project

• SageMaker Pipeline - SageMaker Pipeline & Project 실습 바로가기

3-3. SageMaker Model monitor

• SageMaker Model Monitor SageMaker Model Monitor 기능 체험 바로가기

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4. SageMaker 보안 & 거버넌스

4-1. SageMaker ABAC

4-2. Sagemaker Multi account deployment

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5. SageMaker를 이용한 머신러닝/딥러닝 문제 해결

5-1. SageMaker Canvas (No code 머신러닝)

• SageMaker Canvas 공식 실습가이드(영문)
• AWS Glue DataBrew와 SageMaker Canvas를 이용한 No code 머신러닝 모델 개발/적용

5-2. AutoML

• AutoGluon Hello World! - 오픈소스 AutoGluon의 Getting Started 예제입니다. 바로가기
• Code Free Auto Gluon - 람다와 SageMaker 커스텀 컨테이너를 이용하여 AutoGluon 실행하기 바로가기
• AutoGluon on AWS - 정형 데이터 외에 이미지, 텍스트, 멀티모달, 코드프리 등의 다양한 심화 예제들을 제공하고 있습니다.

5-3. Computer Vision

5-4. NLP

• Korean NLP Hands-on labs) - Amazon SageMaker 기반 한국어 자연어 처리 샘플 (Multiclass Classification, Named Entity Recognition, Question Answering, Chatbot and Semantic Search using Sentence-BERT, Natural Language Inference, Summarization, Translation, TrOCR 등)
  • Multiclass Classification
  • Named Entity Recognition (NER)
  • Question Answering
  • Chatbot and Semantic Search using Sentence-BERT (SBERT)
  • Natural Language Inference (NLI)
  • Summarization
  • Translation
  • TrOCR

5-5. Time-series

• Time series on AWS Hands-on Lab

5-6. AIoT

• End-to-end AIoT w/ SageMaker and Greengrass 2.0 on NVIDIA Jetson Nano
• AWS IoT Greengrass V2 for beginners (Korean)

5-7. Recommendation

• End-to-end Neural-Collaborative-Filtering including MLOps

5-8. Business case별 문제해결