Publié le: Oct 26, 2022
L'ajustement automatique des modèles Amazon SageMaker prend désormais en charge Grid Search pour activer les cas d'utilisation qui nécessitent la reproduction de l'ajustement d'hyperparamètres. Grid Search explore toutes les combinaisons d'hyperparamètres spécifiés et génère des solutions reproductibles les mieux adaptées.
L'ajustement automatique de modèles Amazon SageMaker permet de trouver la version la plus précise de votre modèle de machine learning en utilisant différentes stratégies de recherches pour une configuration optimale de l'ensemble des hyperparamètres liés à votre jeu de données. Auparavant, il était possible de personnaliser des modèles via les stratégies de recherche « Random », « Bayesian » ou « Hyperband ». Désormais, vous pouvez choisir Grid Search pour optimiser les hyperparamètres. Par rapport à « Random », « Bayesian » ou « Hyperband », Grid Search analyse les plages de recherches des hyperparamètres les plus efficientes en explorant de manière exhaustive toutes les combinaisons possible des hyperparamètres spécifiés. C'est pourquoi Grid Search est la meilleure solution pour les cas où il est important de pouvoir reproduire des modèles d'ajustement des hyperparamètres.
Grid Search est maintenant disponible pour l'ajustement automatique des modèles SageMaker dans toutes les régions AWScommerciales. Pour en savoir plus, consultez l'article de blog ou la page Internet dédiée à l'ajustement automatique de modèles SageMaker.