例: ハイパーパラメータ調整ジョブ - Amazon SageMaker

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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。

低レベル SDK for Python (Boto3) を使用してハイパーパラメータチューニングジョブを設定して起動し、 AWS Management Console を使用して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します。Amazon SageMaker の高レベル 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、モニタリング、分析することもできます。詳細については、https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk を参照してください。

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。