最適なモデルを見つけるための複数のアルゴリズムの調整 - アマゾン SageMaker

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最適なモデルを見つけるための複数のアルゴリズムの調整

Amazon で新しいハイパーパラメータ最適化(HPO)ジョブを作成する場合 SageMakerでは、コンソールまたは API を使用できます。テストするさまざまなアルゴリズムに対して、ジョブの仕様を 1 つ以上指定します。これらはトレーニング定義と呼ばれます。各トレーニング定義には、名前、アルゴリズムソース、メトリクスの選択、目標メトリクス、および一連のハイパーパラメータ値の構成があります。また、選択したアルゴリズムの入力データチャネルを設定するためのデータ構成と、出力データの場所の設定もあります。トレーニングの実行に使用するリソースを選択します。