Sagemaker 머신러닝 개발 플랫폼 - Web base IDE Prepare -> Build -> Train & Tune -> Deploy & Manage 개발환경 / 학습환경 / 추상환경을 나눠서 작업하여 작업의 효율성을 높일 수 있다. 라벨링(Labeling) Annotating 관련해서 User가 원하는 형태로 할 수도 있고, 자동으로 작업을 할 수도 있다. 모델개발(Build) Notebook instance RDS와 유사 Jupyter 환경으로 개발 가능 SageMaker Studio(협업) SSO 로그인 : 사용자에게 초대 메일 발송, 초기 로그인 시 패스워드 세팅 IAM 로그인 : 전용URL로 접속 학습과 최적화 (Train & Tune) SageMaker의 내부 구조 도커 & 컨테이너 ..