发布于: Feb 27, 2023
Amazon SageMaker Autopilot 是一项低代码机器学习 (ML) 服务，可根据您的数据自动构建、训练和调整最佳 ML 模型，现在支持在创建 Autopilot 实验的同时选择基础训练算法。选择算法这项功能使您可以灵活地自定义 AutoML 旅程并更快地完成实验。
Amazon SageMakerAutoPilot 支持自动或手动选择两种训练方法 – 集成和超参数优化 (HPO)，以解决不同的机器学习问题。集成和 HPO 训练模式分别支持八种和三种算法。每种训练模式对您的数据集运行一组预定义的算法，以训练候选模型。默认情况下，Autopilot 会为给定训练模式预先选择所有可用的算法。即日起，您便可以从提供的算法列表中选择算法，并自定义 Autopilot 实验以满足您的模型训练要求。选择算法不仅无需对非首选算法进行迭代，还可以改善整体作业运行时间。
SageMaker Autopilot 中的算法选择功能现已在推出 SageMaker Autopilot 的所有区域可用。要开始使用，请在 SageMaker Studio 控制台中创建 SageMaker Autopilot 实验。您可以参考 createAutoMLJob API 参考指南以了解 API 更新，并升级到 SageMaker Studio 的最新版本以使用新的算法选择功能。有关此功能的更多信息，请参阅开发人员指南，要了解有关 SageMaker Autopilot 的更多信息，请访问产品页面。