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# AutoML 작업을 관리하기 위해 생성된 Autopilot 노트북
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Amazon SageMaker Autopilot은 AutoML 작업을 사용하여 자동 기계 학습(AutoML) 프로세스의 주요 작업을 관리합니다. AutoML 작업은 후보 모델을 생성하기 위해 Autopilot이 따르는 계획을 설명하는 세 개의 노트북 기반 보고서를 생성합니다.

후보 모델은 쌍(파이프라인, 알고리즘)으로 구성됩니다. 먼저, 사용자가 제공한 데이터에 대해 Autopilot이 배운 내용을 설명하는 **데이터 탐색** 노트북이 있습니다. 둘째, 후보를 생성하기 위해 데이터에 대한 정보를 사용하는 **후보 정의** 노트북이 있습니다. 셋째, Autopilot 실험의 순위표에서 최적의 모델의 성능 특성을 자세히 설명하는 데 도움이 되는 **모델 인사이트** 보고서입니다.

**Topics**
+ [Autopilot 데이터 탐색 보고서](autopilot-data-exploration-report.md)
+ [후보 정의 노트북 찾기 및 실행](autopilot-candidate-generation-notebook.md)

이러한 노트북은 Amazon SageMaker AI나 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)를 설치한 경우 로컬에서 실행할 수 있습니다. 다른 SageMaker Studio Classic 노트북과 마찬가지로 이 노트북을 공유할 수 있습니다. 노트북은 실험을 수행할 수 있도록 만들어졌습니다. 예를 들어 노트북에서 다음 항목을 편집할 수 있습니다.
+ 데이터에 사용된 프리프로세서 
+ HPO(하이퍼파라미터 최적화) 실행 및 병렬화 횟수
+ 시도할 알고리즘
+ HPO 작업에 사용되는 인스턴스 유형
+ 하이퍼파라미터 범위

후보 정의 노트북을 수정하여 학습 도구로 사용할 것을 권장합니다. 이 기능을 사용하면 기계 학습 프로세스 중에 내린 결정이 결과에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.

**참고**  
기본 인스턴스에서 노트북을 실행하면 기준 비용이 발생합니다. 하지만 후보 노트북에서 HPO 작업을 실행하는 경우 이러한 작업에는 추가 컴퓨팅 리소스가 사용되므로 추가 비용이 발생합니다.