Automatic Model Tuning avec Amazon SageMaker est désormais disponible pour le grand public. Grâce à cette fonction, Amazon SageMaker peut ajuster automatiquement votre modèle en configurant des milliers de combinaisons de paramètres d’algorithmes différentes, pour au final parvenir aux prévisions les plus précises que le modèle puisse produire.

Lorsque vous ajustez votre modèle pour qu’il soit le plus précis possible, deux étapes sont essentielles : la modification des données entrantes que vous fournissez au modèle (en prenant par exemple l’enregistrement d’un nombre), et l’ajustement des paramètres de l'algorithme. Ceux-ci sont appelés hyperparamètres, et il est parfois difficile de trouver les bonnes valeurs. Généralement, vous commencez par une valeur aléatoire, et vous répétez l'opération au fur et à mesure des ajustements lorsque vous commencez à mesurer l'impact des modifications. En fonction du nombre d'hyperparamètres de votre modèle, ce cycle peut être long.

Amazon SageMaker simplifie tout cela en proposant Automatic Model Tuning sous forme d'option pendant la formation. Amazon SageMaker va en fait utiliser le Machine Learning pour ajuster votre modèle de Machine Learning. Elle fonctionne en identifiant les éléments susceptibles d’avoir une influence sur les différents types de données d’un modèle, puis en appliquant cette connaissance à plusieurs copies de ce modèle afin de rechercher rapidement le meilleur résultat possible. Cela signifie qu’en tant que développeur ou spécialiste des données, vous ne devez vous préoccuper que des ajustements que vous souhaitez apporter aux données avec lesquelles vous alimentez le modèle, ce qui réduit considérablement le nombre de sujets qui pourraient vous inquiéter pendant la formation. Lorsque vous lancez un réglage automatique de modèle, il vous suffit de spécifier le nombre de tâches de formation via l'API et Amazon SageMaker s'occupe du reste.

Automatic Model Tuning est désormais disponible dans les régions AWS Est des États-Unis, (Nord de la Virginie), Est des États-Unis (Ohio), Ouest des États-Unis (Oregon), Europe (Irlande) et Asie Pacifique (Tokyo). Consultez la page de documentation pour en savoir plus sur Automatic Model Tuning (Ajustement automatique de modèles), puis prenez connaissance des publications de blog pour apprendre à l’utiliser pendant vos tâches de formation.