生成された Amazon SageMaker Autopilot ノートブックで AutoML タスクを管理する - アマゾン SageMaker

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生成された Amazon SageMaker Autopilot ノートブックで AutoML タスクを管理する

Amazon SageMaker Autopilot は、自動機械学習 (AutoML) プロセスの主要タスクを管理します。これらはAutoML ジョブを使用して Autopilot により実装されます。AutoML ジョブでは、候補モデルの生成のために Autopilot が従う計画を記述する 3 つのノートブックベースのレポートが作成されます。候補モデルは、(パイプライン、アルゴリズム) ペアで構成されています。最初のデータ探索ノートブックでは、指定したデータに関して Autopilot が学習した内容を説明します。2 番目の候補定義ノートブックでは、データに関する情報を使用して候補を生成します。3つ目は、オートパイロット実験のリーダーボードで最適なモデルのパフォーマンス特性を詳しく説明するのに役立つモデルインサイトレポートです。

トピック

これらのノートブックは Amazon SageMaker で実行することも、Amazon SageMaker Python SDK をインストールしている場合はローカルで実行することもできます。 ノートブックは、他の SageMaker Studio ノートブックと同じように共有できます。 ノートブックは、実験を行うために作成されています。例えば、ノートブックの以下の項目を編集できます。

  • データに対して使用するプリプロセッサ

  • ハイパーパラメータ最適化 (HPO) の実行および並行処理の回数

  • 試すアルゴリズム

  • HPO ジョブで使用するインスタンスタイプ

  • ハイパーパラメータの範囲

候補定義ノートブックの変更は、学習手段として行うことをお勧めします。これにより、機械学習プロセスで行った決定が結果にどのように影響するかを確認できます。

注記

デフォルトインスタンスでノートブックを実行した場合は、基準コストの負担で済みます。ただし、候補ノートブックから HPO ジョブを実行すると、これらのジョブは追加のコンピューティングリソースを使用するため、追加コストが発生します。