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May 07, 2023

Amazon Sagemaker 대 IBM Watson

관리형 기계 학습 서비스는 클라우드 기반 플랫폼으로,

관리형 기계 학습 서비스는 기계 학습(ML) 모델을 개발, 배포 및 관리하는 프로세스를 단순화하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 배포 등 ML 워크플로의 다양한 단계를 촉진하는 포괄적인 도구, 프레임워크 및 인프라 세트를 제공합니다.

관리형 기계 학습 서비스를 통해 사용자는 서비스가 기본 인프라 및 운영 작업을 처리하는 동안 모델 구축 및 개선의 핵심 측면에 집중할 수 있습니다. 이는 프로세스를 간소화하고 시간을 단축할 뿐만 아니라 조직의 예측 데이터 분석을 개선하는 데도 도움이 됩니다.

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Amazon Sagemaker는 다양한 ML 모델을 쉽게 구축하고 교육하는 데 도움이 되는 인기 있는 완전 관리형 기계 학습 서비스입니다. 또한 이러한 ML 모델을 프로덕션 준비가 완료된 호스팅 환경에 원활하게 배포하는 데 도움이 됩니다.

Amazon Sagemaker 홈

(Amazon Sagemaker에서 캡처한 스크린샷)

이 ML 서비스는 개발자와 데이터 과학자가 적절한 분석을 위해 다양한 데이터 소스에 쉽게 액세스할 수 있는 통합 Jupyter 저작 노트북 인스턴스를 제공합니다. 또한 분산 환경에서 대량의 복잡한 데이터 세트에 대해서도 원활하게 실행할 수 있는 일반적이고 인기가 높은 최적화된 기계 학습 알고리즘이 함께 제공됩니다.

이 서비스는 또한 맞춤형 프레임워크 및 알고리즘에 대한 컴팩트한 기본 지원을 제공합니다. 이는 매우 유연한 분산 훈련 옵션을 제공할 뿐만 아니라 선호하는 환경에서 데이터 모델의 안전하고 확장 가능한 배포를 보장합니다.

IBM Watson은 엔터프라이즈급 ML 서비스로 인기가 높은 기계 학습 서비스입니다. 데이터 프로세스를 간소화하거나 반복 작업을 자동화하는 등 IBM Watson은 이 모든 것을 위한 컴팩트한 서비스를 제공합니다.

IBM Watson 분석 홈

(IBM Watson에서 캡처한 스크린샷)

이 ML 서비스는 요구 사항에 따라 지속적인 애플리케이션 성능 관리를 지원하는 동시에 비정형, 반정형 및 정형 데이터가 포함된 데이터 레이크를 효율적으로 분석하는 데 도움이 됩니다. 높은 수준의 자동화를 통해 데이터 처리 및 모델링에 소요되는 시간과 작업량을 줄여줄 뿐만 아니라 복잡한 의사결정을 해결할 수 있는 고급 최적화 기술도 제공합니다.

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이제 Amazon Sagemaker와 IBM Watson이 제공하는 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

아마존 세이지메이커 모델 개발 및 배포를 단순화하기 위해 사전 구축된 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하는 ML 플랫폼입니다. 회귀 및 분류와 같은 작업에 널리 사용되는 선형 회귀 및 XGBoost와 같은 널리 사용되는 알고리즘을 지원합니다.

이러한 사전 구축된 알고리즘은 사용자에게 시작점을 제공하므로 처음부터 알고리즘을 구현할 필요 없이 모델을 신속하게 구축하고 훈련할 수 있습니다. 이 기능은 기계 학습을 처음 접하거나 개발 프로세스를 가속화하려는 사용자에게 특히 유용합니다.

IBM 왓슨 다양한 사용 사례에 맞는 포괄적인 기계 학습 알고리즘 및 모델 세트를 제공합니다. 이 플랫폼은 Amazon Sagemaker에 비해 더 넓은 범위의 알고리즘을 제공하므로 사용자는 특정 작업에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 예측 모델링 등 IBM Watson은 다양한 요구 사항을 충족할 수 있는 다양한 알고리즘과 모델을 제공합니다.

IBM Watson의 광범위한 알고리즘과 모델의 가용성은 사용자에게 더 많은 유연성과 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 데이터 특성, 문제 영역 및 원하는 결과를 기반으로 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 최첨단 기계 학습 기술을 활용하고 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.