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Self-Study-On-SageMaker

마지막 업데이트: 2023.02.12

컨텐츠 레벨 가이드:

- 일부 컨텐츠는 레벨 가이드가 있습니다.
- <Level 100-200>: 초급
- <Level 200-300>: 중급
- <Level 300-400>: 고급

신규 컨텐츠:

  • [Hot Update] <Level 200-300> 2022 re:Invent
  • [Hot Update] <Level 200-300> 2022 AWS Seoul Summit
    • 80+ 세션 (SageMaker 세션은 아래 "3. AWS AI/ML 리소스 허브, 특집 이벤트 및 AWS ML 전문가 링크" 참고 하세요.) --> 전체 세션 목록
  • [Hot Update] <Level 200-400> 2022 AWS AIML 스페셜 웹비나
    • 12+ 세션 (SageMaker, Personalize)
      • SageMaker 는 초급/중급 수준의 SageMaker 입문, 모델 훈련, 배포 및 추론, ML Ops (SageMaker Pipeline) 에 대한 모듈별 비디오가 있습니다.
      • 전체 세션 목록
  • [Hot Update] <Level 200-300> AWS 머신 러닝 블로그를 전문가가 설명해주기:

이 문서의 목적은 혼자 SageMaker 의 학습을 하기 위한 자료 및 링크가 있습니다. 아래와 같은 큰 목차에 관련 정보가 있으니 참고 하세요.

1. SageMaker 선수 지식 및 101

  • AWS Cloud 일반 지식 (S3, EC2, IAM 등) (초급/중급 정도 수준)

  • Python 코딩 (Pandas, Numpy 패키지 초급/중급 정도 수준)

  • SageMaker Video 비디오

  • AWS SageMaker 공식 웹 사이트

    • 이것은 자주 봐야할 곳 입니다. 처음에는 간단히 보시기 바랍니다.
    • 전반적인 소개 및 가능한 다양한 리소스 정보를 접할 수 있습니다.
    • https://aws.amazon.com/ko/sagemaker/

  • 쥬피터 노트북 1회 실행 (아래에서 1개만 수행하시면 됩니다.)

    • SageMaker 10분 튜토리얼
      • 세이지 메이커 콘솔에서 노트북 인스턴스를 설치하고, 제공된 파이썬 코드를 Copy & Paste를 하면 모델 빌딩, 구축, 배포를 확인할 수 있습니다. 코드의 이해는 일단 지나치시고, 전체적으로 동작하는 원리만 아는 것으로 초점을 맞추어 주세요.
      • 아래를 진행할 시에 리젼은 us-west-2, us-east-1, us-east-2, eu-west-1 중에 하나를 선택해야 합니다. : 빌트인 내장 알고리즘 컨테이너를 위 리젼에서 가져옴
    • 다른 노트북 인스턴스 사용 예제

  • AWS 기계 학습 교육 공식 웹사이트

    • 이것은 자주 봐야할 곳 입니다. 지금은 스킵 하셔도 됩니다.
    • 개발자, 데이터 사이언티스트, 데이터 플랫폼 엔지니어, 비즈니스 의사 결정권자" 의 역할 별로 강좌가 준비되어 있습니다.
    • 기계 학습(ML), 인공 지능(AI), 딥러닝(DL)을 비즈니스에 적용하여 새로운 인사이트와 가치를 창출하는 방법을 배웁니다. ML을 활용하여 Amazon에서 해결한 문제를 바탕으로 실제 사례를 살펴보고 실습을 수행합니다. 다수가 무료로 제공되는 65여 개 과정을 이용할 수 있습니다.
    • https://aws.amazon.com/ko/training/learn-about/machine-learning/

  • 머신 러닝 기본 (기타 자료를 보셔도 됩니다.)

  • 다커 컨테이너 동작 방식 - 이것은 옵션 입니다. 지나 치셔도 됩니다.

2. SageMaker 입문

목표: 세이지 메이커의 기본 구조와 사용법 알기

3. AWS AI/ML 리소스 허브, 특집 이벤트 및 AWS ML 전문가 링크

3.1. AWS AI/ML 리소스 허브

3.2. <Level 200-300> 2022 Seoul Summit AI/ML Session

3.3. <Level 100-300> 2022 AWS AIML 스페셜 웹비나

3.4. <Level 200-300> 2022 AI/ML Innovate

3.5. <Level 200-300> 2021 AI/ML Innovate

3.6. <Level 100-200> 2020 Re-Invent AI/ML 서비스 소개

3.7. AWS ML 전문가 코드 리파지토리

4. SageMaker 기본

목표: 세이지 메이커의 유스 케이스별 사용 알기

  • 공식 예제 사이트: Amazon SageMaker Example Notebooks (영어)
    • 공식 SageMaker 의 공식 예제 설명 문서 입니다. 모든 공식 샘플이 있기에 필요할때 마다 필요한 것을 찾아서 보시면 되겠습니다.
    • 단계 별, 주제 별로 모든 공식 예제가 정리 되어 있습니다. 1. Getting Started, 2. SageMaker Studio, 3. AutoPilot 4.Ingest Data, 5. Label Data, 6.Prep Data, 7.Feature Store 8.Training 9.Inference 10.Frameworks 11. Workflows 12.Advanced Examples 13. Community Examples 의 대 카테고리 밑에 샘플 예제의 설명 및 코드가 있습니다.
    • https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/index.html
  • 공식 영문 ML 블로그: 적용 사례, 다른 aws서비스와의 통합관련 예제나 기술 팁등 다양한 주제들이 다루어집니다.
  • 공식 한글 ML 블로그: 적용 사례, 다른 aws서비스와의 통합관련 예제나 기술 팁등 다양한 주제들이 다루어집니다.

5. 유용한 자료 (백서 등)

6. 체계적인 교육

  • [한국어] Manufacturing Boost Program (AI/ML 섹션)

7. 아마존 사이언스

7.1 Amazon Science

7.2 최신 트랜드

7.3 대학교 AWS SageMaker 커리큘럼 수업 예시

(1) 전체 과정 소개

(2) AWS 활용 준비하기, AWS Educate 가입 등

(3) 실습 환경 구축 SageMaker 소개, Jupyter Notebook 인스턴스 생성 실습

  • 기초 핸즈온 수행 (위의 SageMaker 선수 지식 및 101 과정 참고)

(4) 기계학습 소개 이론 (5) 선형회귀분석 이론 및 Jupyter Notebook 코드리뷰 이론 + 실습

(6) 트리 이론 및 Jupyter Notebook 코드리뷰 이론 + 실습

(7) 인공신경망 이론 및 Jupyter Notebook 코드리뷰 이론 + 실습

(8) k-means 이론 및 Jupyter Notebook 코드리뷰 이론 + 실습

(9) 텍스트 데이터 분석 이론 및 Jupyter Notebook 코드리뷰 이론 + 실습

(10) Amazon SageMaker 를 활용한 모델 배포 실습