AWS AI Practitioner 24 SageMaker 2

Data Wrangler 

- tabular / image data 

- Data 준비 / 트랜스포메이션 / 피처 엔지니어링

- 데이터 선택 / 클린징 / exploration / 시각화 / 처리 까지 싱글 인터페이스 

- SQL 서포트 

- 데이터 퀄리티 툴 

 

ML Features 

- ML의 인풋 

- 고품질의 ML 피처를 갖는 게 중요하다 

 

Feature Store 

-다양한 소스로부터 Feautes를 ingest함

- 데이터를 feature로 트랜스폼 

- SageMaker Data Wragler에서 SageMaker Features Store로 바로 이동도 가능 

- SageMaker Studio에서 확인도 가능 

 

SageMaker Clarify

- FM 끼리 평가함

- 인사이트를 제공함 

- 친근함이나 유머 등의 휴먼 팩터를 평가하기 위해서 -> AWS 매니지드 팀이 투입됨 또는 자사직원

- 데이터셋을 만들 수 잇음

- 빌트인 수치 또는 알고리즘 적용 가능

- Part of SageMaker Studio 

SageMaker Clarify - Model Explainability 

- 예측에 대해서 설명해줌 

- 어떤 메트릭이 가장 영향을 많이 끼치는 지 보여줌

SageMaker Clarify - Detect Bias 

- 데이터셋과 모델의 바이어스를 감지함

- 통계적인 메트릭을 이용해서 감지

- 인풋 피처를 분류할 수 있음 

 

SageMaker Ground Truth

- RLHF  / 모델 리뷰 / 휴먼 피드백 - 리워드 펑션을 사용함