Ajustar um modelo IP Insights

O ajuste de modelo automático, também chamado de ajuste de hiperparâmetros, localiza a melhor versão de um modelo executando vários trabalhos que testam uma série de hiperparâmetros no seu conjunto de dados. Você escolhe os hiperparâmetros ajustáveis, um intervalo de valores para cada um e uma métrica objetiva. Você escolhe a métrica objetiva entre as métricas que o algoritmo calcula. O ajuste de modelo automático pesquisa os hiperparâmetros escolhidos para encontrar a combinação de valores que resultam no modelo que otimiza a métrica objetiva.

Para mais informações sobre o ajuste de modelos, consulte Execute o ajuste automático do modelo com SageMaker.

Métricas calculadas pelo algoritmo IP Insights

O algoritmo Amazon SageMaker IP Insights é um algoritmo de aprendizado não supervisionado que aprende associações entre endereços IP e entidades. O algoritmo treina um modelo discriminador, que aprende a separar pontos de dados observados (amostras positivas) de pontos de dados gerados aleatoriamente (amostras negativas). O ajuste automático do modelo no IP Insights ajuda a encontrar o modelo capas de distinguir com mais precisão entre dados de validação não rotulados e amostras negativas automaticamente geradas. A precisão do modelo no conjunto de dados de validação é medida pela área sob a curva de característica de operação do receptor. Essa métrica validation:discriminator_auc pode ter valores entre 0,0 e 1,0, em que 1,0 indica precisão perfeita.

O algoritmo IP Insights computa uma métrica validation:discriminator_auc durante a validação, cujo valor é usado como a função objetiva para otimizar o ajuste de hiperparâmetros.

Nome da métrica	Descrição	Direção de otimização
validation:discriminator_auc	Área sob a curva de característica de operação do receptor no conjunto de dados de validação. O conjunto de dados de validação não é rotulado. A área sob a curva (AUC) é uma métrica que descreve a capacidade do modelo de discriminar pontos de dados de validação usando pontos de dados gerados aleatoriamente.	Maximizar

Hiperparâmetros ajustáveis do IP Insights

Você pode ajustar os seguintes hiperparâmetros para o algoritmo SageMaker IP Insights.

Nome do parâmetro	Tipo de parâmetro	Intervalos recomendados
epochs	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue 10
learning_rate	ContinuousParameterRange	MinValue: 1e-4, MaxValue: 0,1
mini_batch_size	IntegerParameterRanges	MinValue: 100, MaxValue 50000
num_entity_vectors	IntegerParameterRanges	MinValue: 10000, MaxValue 1000000
num_ip_encoder_layers	IntegerParameterRanges	MinValue: 1, MaxValue 10
random_negative_sampling_rate	IntegerParameterRanges	MinValue: 0, MaxValue 10
shuffled_negative_sampling_rate	IntegerParameterRanges	MinValue: 0, MaxValue 10
vector_dim	IntegerParameterRanges	MinValue: 8, MaxValue 256
weight_decay	ContinuousParameterRange	MinValue: 0,0, MaxValue 1,0