기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Amazon SageMaker Studio에서 지원되는 애플리케이션
<a name="studio-updated-apps"></a>

**중요**  
2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 지정되었습니다. 다음 섹션은 업데이트된 Studio 환경 사용에 해당합니다. Studio Classic 애플리케이션 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md) 섹션을 참조하세요.

 Amazon SageMaker Studio는 다음 애플리케이션을 지원합니다.
+  **Code Editor, Code-OSS 기반, Visual Studio Code - 오픈 소스** - Code Editor는 익숙한 단축키, 터미널 및 고급 디버깅 기능과 리팩터링 도구를 갖춘 가볍고 강력한 통합 개발 환경(IDE)을 제공합니다. Studio의 완전 관리형 브라우저 기반 애플리케이션입니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio의 코드 편집기](code-editor.md) 섹션을 참조하세요.
+  **Amazon SageMaker Studio Classic** – Amazon SageMaker Studio Classic은 기계 학습을 위한 웹 기반 IDE입니다. Studio Classic을 이용하면 기계 학습 모델을 구축, 훈련, 디버그, 배포 및 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md) 섹션을 참조하세요.
+  **JupyterLab** –JupyterLab은 완전 관리형 노트북 제공을 강화하는 일련의 기능을 제공합니다. 여기에는 몇 초 만에 시작하는 커널, 인기 있는 데이터 과학이 포함된 사전 구성된 런타임, 기계 학습 프레임워크 및 고성능 블록 스토리지가 포함됩니다. 자세한 내용은 [SageMaker JupyterLab](studio-updated-jl.md) 섹션을 참조하세요.
+  **Amazon SageMaker Canvas** - SageMaker Canvas를 사용하면 기계 학습을 사용하여 코드를 작성하지 않고도 예측을 생성할 수 있습니다. Canvas를 사용하면 인기 있는 대형 언어 모델(LLM)과 채팅하거나, 즉시 사용할 수 있는 모델에 액세스하거나, 데이터에 대해 훈련된 사용자 지정 모델을 구축할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Canvas](canvas.md) 섹션을 참조하세요.
+  **RStudio** – RStudio는 R을 위한 통합 개발 환경입니다. 여기에는 코드 실행을 직접 지원하는 콘솔 및 구문 강조 편집기가 포함되어 있습니다. 또한 플로팅, 기록, 디버깅 및 작업 영역 관리를 위한 도구도 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 [RStudio on Amazon SageMaker AI](rstudio.md) 단원을 참조하십시오.