AWS Machine Learning Engineer Associate MLA-C01 — 학습 가이드
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이 가이드는 각 MLA-C01 도메인을 깊이 있게 다룹니다. 깊이 학습할 도메인을 선택하거나 순서대로 진행하세요.
도메인
- 데이터 엔지니어링 및 피처 엔지니어링 — ML을 위한 데이터 엔지니어링은 유출과 운영 부담을 최소화하면서 모델 훈련 및 추론에 재현 가능하고 감사 가능한 입력을 생성하는 것입니다. 핵심은 일관된 수집 시맨틱(이벤트 시간, 레코드 식별자, 스키마), 정식 메타데이터 카탈로그, 그리고 모델 훈련을 위한
- 모델 학습 및 하이퍼파라미터 최적화 — Amazon SageMaker의 모델 훈련은 컨테이너화된 훈련 코드, 컴퓨팅 리소스, 영구 스토리지, 그리고 선택적인 분산 통신 패브릭을 결합한 오케스트레이션된 프로세스입니다. SageMaker 훈련 작업은 훈련 이미지 또는 프레임워크 추정기(estimator),
- 모델 평가 및 선택 — 정확한 모델 평가는 비즈니스 목표와 클래스/레이블 특성에 맞는 지표를 선택하는 것에서 시작됩니다. 이진 분류의 경우, 혼동 행렬(confusion matrix) — 진양성(true positives), 위양성(false positives), 위음성(false
- 모델 배포 및 추론 — 서버리스 추론(Serverless Inference)은 인스턴스 관리가 필요 없으며, 엔드포인트 수준에서 각 ProductionVariant에 대한 MemorySizeInMB와 MaxConcurrency를 지정하는 ServerlessConfig로 구성됩니다.
- MLOps 및 모델 수명 주기 관리 — AWS에서의 모델 수명 주기 관리는 모델을 감사 가능한 리니지, 자동화된 승격 게이트, 재현 가능한 파이프라인을 갖춘 버전 관리형 아티팩트로 취급하는 것을 중심으로 합니다. Amazon SageMaker는 이러한 기본 요소(primitive)를 제공합니다:
- 모델 모니터링 및 관찰 가능성 — 베이스라인은 일반적으로 훈련(및 검증) 데이터의 대표적인 스냅샷으로부터 기술 통계 및 제약 조건 파일을 사용하여 생성됩니다. AWS SageMaker에서는
DefaultModelMonitor.suggest_baseline유틸리티 또는 Processing 작업을 - 보안, 거버넌스 및 규정 준수 — 임시 개발자 액세스 및 사람의 승인을 위해서는, 수명이 긴 IAM 사용자 키 대신 AWS STS를 통해 수임하는 단기 자격 증명을 가진 IAM 역할을 사용하는 것이 좋습니다. 다자 검토 및 직무 분리 적용은 IAM 권한 경계, AWS Single Sign-On 또는
- 생성형 AI 및 파운데이션 모델 — 파운데이션 모델은 대규모 사전 학습된 네트워크로, 일반적으로 트랜스포머 기반이며 범용적인 언어, 비전 또는 멀티모달 표현을 제공합니다. 실제 프로덕션 환경에 적용하려면 이러한 광범위한 기능을 세 가지 독립적인 수단, 즉 추론 시점의 프롬프트 엔지니어링, 최신 또는
- ML 워크로드를 위한 비용 최적화 — 운영 기술은 이러한 제어 수단을 실제로 적용하는 방법입니다. 체크포인팅과 함께 관리형 스팟 훈련을 사용하면 온디맨드에 비해 훈련 컴퓨팅 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있습니다. 하지만 중단 후 작업을 재개할 수 있도록 체크포인팅(CreateTrainingJob
- 컴퓨터 비전, NLP 및 전문 ML — 모델 구축 선택은 전문화된 AWS 서비스에 매핑됩니다. Amazon SageMaker는 내장 알고리즘(XGBoost, Linear Learner, Random Cut Forest)과 프레임워크(MXNet, TensorFlow, PyTorch)용 관리형 컨테이너를
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