发布于: Jun 7, 2018

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning 现已正式发布。借助此功能,Amazon SageMaker 可以通过调整数千个不同的算法参数组合来自动校正您的模型,从而达到模型能够实现的最精准预测。

当您要校正模型以提高准确度时,您需要执行两项重要操作:修改您为模型提供的数据输入(如采用一个数的对数),以及调整算法的参数。这些参数称为超参数,很难找到正确的值。一般来说,您可以先随便选择一个值,然后在您开始注意到变化产生的影响后进行调整,一直重复便可。这一周期可能很长,具体取决于您的模型拥有多少超参数。

Amazon SageMaker 在训练期间提供 Automatic Model Tuning 选项,从而简化了这一周期。Amazon SageMaker 将真正使用 Machine Learning 技术优化您的 Machine Learning 模型。工作原理如下:学习不同类型的数据对模型有何影响,然后在多个模型副本中应用该知识以快速找出最佳的可能结果。作为开发人员或数据科学家,这意味着您只需关注自己希望对模型中数据所做的调整,因此训练期间所需关注的问题便大大减少了。启动自动校正模型功能后,您只需通过 API 指定训练任务数,Amazon SageMaker 即可为您处理剩余事务。

Automatic Model Tuning 现已面向以下 AWS 区域推出:美国东部(弗吉尼亚北部)、美国东部(俄亥俄)、美国西部(俄勒冈)、欧洲(爱尔兰)和亚太地区(东京)。访问文档页面,了解有关 Automatic Model Tuning 的更多信息,并参阅博文,了解如何将 Automatic Model Tuning 用于您的训练任务。