AutoML SageMaker タスクを管理するために生成された Amazon Autopilot ノートブック AutoML - Amazon SageMaker

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

Amazon SageMaker Autopilot は、AutoML ジョブを使用して自動機械学習 (AutoML) プロセスの主要タスクを管理します。 AutoML

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。

トピック

これらのノートブックは SageMaker、Amazon SageMaker Python をインストールしている場合は、Amazon SDKで、またはローカルで実行できます。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、実験を実行するために作成されます。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) の実行量とその並列処理

  • 試すアルゴリズム

  • HPO ジョブに使用され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、これらのジョブでは追加のコンピューティングリソースが使用され、追加コストが発生します。