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亚马逊 SageMaker 为管理 AutoML 任务而生成的自动驾驶仪笔记本
亚马逊 SageMaker Autopilot 管理自动机器学习 (AutoML) 过程中的关键任务。它们是由自动驾驶仪实施的,带有 AutoML 作业。AutoML 作业创建三个基于笔记本的报告,这些报告描述 Autopilot 为生成候选模型而需遵循的计划。候选模型由一个(管道、算法)对组成。首先,有一个数据探索笔记本,它描述了 Autopilot 从您提供的数据中了解到的信息。第二,有一个候选项定义笔记本,它使用数据相关信息来生成候选项。第三,模型见解报告可以帮助详细说明自动驾驶仪实验排行榜中最佳模型的性能特征。
你可以在亚马逊运行这些笔记本 SageMaker 或者如果你已经在本地安装了亚马逊 SageMaker Python 开发工具包
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数据使用的预处理器
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超参数优化 (HPO) 运行的数量及其并行度
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尝试的算法
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用于 HPO 作业的实例类型
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超参数范围
鼓励对候选定义笔记本进行修改以作为一种学习工具。使用此功能,您可以了解在机器学习过程中做出的决策如何影响您的结果。
在默认实例中运行笔记本电脑时,您将产生基准成本。但在从候选笔记本中运行 HPO 作业时,这些作业使用额外的计算资源,这会产生额外成本。