AWS Machine Learning Blog 한국어 팔로우 Amazon SageMaker Unified Studio의 코드 편집기를 사용하여 ML 워크로드 배포 속도를 높이세요. 이 게시물에서는 SageMaker Unified Studio의 새로운 코드 편집기와 여러 공간 지원을 사용하는 방법을 살펴봅니다. 샘플 솔루션은 ML 모델을 빌드, 학습, 평가 및 (선택적으로) 배포하는 일반적인 엔드투엔드 ML 활동을 자동화하는 ML 파이프라인을 개발하는 방법을 보여줍니다. Speed up delivery of ML workloads using Code Editor in Amazon SageMaker Unified Studio aws.amazon.com AWS Machine Learning Blog 한국어 RSS thenote.app
