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例: ハイパーパラメータ調整ジョブ
この例では、ハイパーパラメータ調整ジョブを設定して開始するための新しいノートブックを作成する方法を示します。調整ジョブは、XGBoost アルゴリズム を使用してモデルをトレーニングし、顧客が電話で連絡を受けた後に銀行で定期預金を申し込むかどうかを予測します。
ハイパーパラメータチューニングジョブを設定して開始するには、低レベルの AWS SDK for Python (Boto) を使います。また、ハイパーパラメータチューニングジョブのステータスをモニタリングするには、AWS Management Console を使います。また、Amazon SageMaker の高レベルの Amazon SageMaker Python SDK
前提条件
この例のコードを実行するには、以下が必要です。
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トレーニングデータセットとトレーニング中に作成されたモデルアーティファクトを保存するための Amazon S3 バケット
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