例: ハイパーパラメータ チューニング ジョブ - アマゾン SageMaker

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例: ハイパーパラメータ チューニング 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調整ジョブを設定して開始するには、低レベルの AWS SDK for Python (Boto) を使用します。また、ハイパーパラメータトレ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 マネジメントコンソール を使用します。また、SageMaker の高レベルの Amazon SageMaker Python SDK を使用して、ハイパーパラメータ調整ジョブを設定、実行、監視、および分析することもできます。詳しくは、https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk を参照してください。

Prerequisites

この例のコードを実行するには、以下が必要です。