더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

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

# Amazon S3에 예측을 출력할 수 있는 권한을 Amazon ML에 부여
<a name="granting-amazon-ml-permissions-to-output-predictions-to-amazon-s3"></a>

 배치 예측 작업의 결과를 Amazon S3에 출력하려면 Amazon ML에 출력 위치에 대한 다음 권한을 부여해야 합니다. 이 권한은 배치 예측 생성 작업에 대한 입력으로 제공됩니다.
+  S3 버킷 및 접두사에 대한 **GetObject** 권한.
+  S3 버킷 및 접두사에 대한 **PutObject** 권한.
+  S3 버킷과 접두사에 대한 **PutObjectAcl**.
  +  ML은 객체 생성 후 미리 준비된 [ACL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/acl-overview.html#canned-acl) 버킷 소유자 전체 제어 권한을 계정에 부여할 수 있으려면 이 권한이 필요합니다.
+  S3 버킷에 대한 **ListBucket** 권한. 다른 작업과 달리 **ListBucket**에는 (접두사가 아닌) 버킷 전체 권한을 부여해야 합니다. 하지만 **Condition** 절을 사용하여 특정 접두사로 권한 범위를 지정할 수 있습니다.

 Amazon ML 콘솔을 사용하여 배치 예측 요청을 생성하는 경우 이러한 권한을 버킷에 추가할 수 있습니다. 마법사의 단계를 완료하면 추가 여부를 확인하라는 메시지가 표시됩니다.

 다음 예제 정책에서는 ML이 샘플 위치 s3://examplebucket/exampleprefix 에 데이터를 쓸 수 있는 권한을 부여하는 동시에 **ListBucket** 권한의 범위를 exampleprefix 입력 경로로만 지정하고 ML이 출력 접두사에 객체 ACL을 설정할 수 있는 권한을 부여하는 방법을 보여줍니다.

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#### [ JSON ]

****  

```
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "machinelearning.amazonaws.com"
            },
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket/exampleprefix/*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "123456789012"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*"
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "machinelearning.amazonaws.com"
            },
            "Action": "s3:PutObjectAcl",
            "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket/exampleprefix/*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "123456789012"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*"
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "machinelearning.amazonaws.com"
            },
            "Action": "s3:ListBucket",
            "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket",
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "s3:prefix": "exampleprefix/*"
                },
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "123456789012"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*"
                }
            }
        }
    ]
}
```

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이 정책을 데이터에 적용하려면 데이터가 저장되는 S3 버킷과 관련된 정책 설명을 편집해야 합니다.

**S3 버킷의 권한 정책을 편집하려면(이전 콘솔 사용)**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Amazon S3 콘솔을 엽니다.

1. 데이터가 있는 버킷 이름을 선택합니다.

1. **속성**을 선택합니다.

1. **버킷 정책 편집**을 선택합니다.

1. 위에 표시된 정책을 입력하고 필요에 맞게 사용자 지정한 다음 **저장**을 선택합니다.

1. **저장**을 선택합니다.



**S3 버킷의 권한 정책을 편집하려면(새 콘솔 사용)**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Amazon S3 콘솔을 엽니다.

1. 버킷 이름을 선택한 후 **권한**을 선택합니다.

1. **버킷 정책**을 선택합니다.

1. 위에 표시된 정책을 입력하고 필요에 맞게 사용자 지정합니다.

1. **저장**을 선택합니다.