Sagemaker 기사 Follow ups

AWS(Amazon Web Service)에서 Sagemaker를 업그레이드를 했다는 기사를 번역해 보았는데

머신러닝에 관련된 많은 전문용어와 IT에 자주 사용되는 단어들을 이해 못한 것 들이 있습니다.

 

저는 데이터쪽으로 일하고 싶고 머신러닝은 저한테 굉장히 중요한 내용입니다.

이 기사를 통해 머신러닝 툴인 Sagemaker를 알게 되고 여러 용어들을 알 수 있게 된 경험을 할 수 있었습니다.

 

 

SageMaker   AI 머신러닝을 도와주는 클라우드 머신러닝 플랫폼으로 AWS에서 지원합니다.

주피터 노트북   웹 브라우저에서 코드를 작성하고 실행 가능한 툴로 마크다운 형식으로 설명을 적어놓을 수 도 있습니다.

EC2 인스턴스   Elastic Compute Cloud이고 웹 규모의 클라우드 컴퓨팅 작업을 할수 있도록 AWS에서 지원하는 웹 서비스 입니다. 그리고 인스턴스란 실행 중인 임의의 프로세스, 클래스의 생성된 객체를 가르키는데 여기서 EC2 인스턴스는 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워킹 용량등으로 다양한 유형을 제공합니다.

아마존 S3   Amazon Simple Storage Service로 객체 스토리지 서비스입니다.

HTTPS 엔드포인트   엔드포인트란 IT에선 최종목적지인 사용자를 가르키는걸로 여기서 뜻하는 엔드포인트는 아래 링크를 참고해주세요

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonS3/latest/dev/WebsiteEndpoints.html

IDE   Integrated Development Environment,통합 개발 환경이란 뜻으로 개발자 툴을 하나의 GUI로 결합하는 애플리케이션을 구축하기 위한 소프트웨어 입니다.

프로비저닝   최적인 것을 찾기 위해 필요한 지식을 준비해 놓고 요청에 맞게 서비스를 사용자에게 지원해주는 것으로 더 자세하게 알려면 아래의 링크를 참고해주세요

https://asfirstalways.tistory.com/m/279

선형회귀 모델   선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링 하는것이다

Linear regression - 선으로 된 회귀로 회귀는 "평균으로의 회귀" 같은 느낌으로 쓰인다

end-to-end 워크 플로우   처음부터 끝까지 모든 작업 흐름을 뜻한다