SageMaker AutoML タスクを管理するために生成された Amazon オートパイロットノートブック - Amazon SageMaker

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SageMaker AutoML タスクを管理するために生成された Amazon オートパイロットノートブック

Amazon SageMaker オートパイロットは AutoML ジョブを使用して、自動機械学習 (AutoML) プロセスのキータスクを管理します。

AutoML ジョブは、3 つのノートブックベースのレポートを作成します。これらのレポートは、候補モデルを生成するために Autopilot が従う計画を説明します。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。1 つ目のデータ探索ノートブックは、提供されたデータに関して Autopilot が学習した内容を説明しています。2 つ目の候補定義ノートブックは、データに関する情報を使用して候補を生成します。3 つ目のモデルインサイトレポートは、Autopilot 実験のリーダーボードの中で最適なモデルのパフォーマンス特性を詳しく示します。

これらのノートブックは Amazon で実行することも SageMaker、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 Classic 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、ノートブックで次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。この機能により、機械学習プロセス中に行われた決定が結果にどのように影響するかについて学べます。

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。