문제 해결

1. 🔁 SageMaker Endpoints실시간 추론용 API 엔드포인트모델을 실시간으로 사용할 수 있도록 HTTP API 형태로 제공사용자 요청 시 → 모델이 즉시 응답예: 추천 시스템, 챗봇, 실시간 사기 탐지 등운영 흐름학습된 모델을 model.tar.gz로 패키징엔드포인트 생성 (sagemaker.create_endpoint())클라이언트가 REST API로 추론 요청요금 주의: 인스턴스 항상 켜져 있음 → 비용 지속 발생2. 🧠 SageMaker Multi-Model Endpoints (MME)하나의 엔드포인트에 여러 모델을 동적으로 로드해서 사용모델 수가 많을 때, 엔드포인트를 여러 개 띄우지 않아도 됨요청 시 필요한 모델만 로드 → 비용 절감예시 상황사용자별 개인화 모델 (100개 이상..

✅ 알고리즘 요약알고리즘설명사용 용도데이터 유형XGBoost결정 트리 기반 부스팅 모델고성능 분류/회귀 (예: 고객 이탈 예측)CSV, libsvm (수치형 + 범주형)Linear Learner빠르고 효율적인 선형 모델로지스틱 회귀, 선형 회귀 (예: 가격 예측)CSV, libsvmK-Means비지도 클러스터링 모델고객 분류, 세그먼트 나누기수치형 데이터 (정규화 권장)Object Detection이미지 내 객체를 인식하고 위치 추정얼굴 탐지, 차량 번호판 검출 등이미지 + 바운딩 박스 라벨BlazingText빠른 텍스트 임베딩 학습 모델단어 임베딩, 텍스트 분류텍스트 파일 (.txt, .json 등)Seq2Seq시퀀스-투-시퀀스 딥러닝 모델기계 번역, 문장 요약텍스트 시퀀스 쌍 (입력 → 출력)🧠 핵..