Inserito il: Apr 4, 2019
Amazon SageMaker, un servizio completamente gestito per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning, ora supporta la ricerca random come una strategia di ottimizzazione e opzioni per il ridimensionamento di più iperparametri quando si utilizza l’ottimizzazione automatica del modelli.
L’utilizzo della ricerca random con l’ottimizzazione automatica dei modelli permette ai clienti di ottenere risultati in modo più veloce grazie all’esecuzione di tutti i processi di ottimizzazione simultaneamente attraverso la selezione random di combinazioni di iperparametri nello spazio di ricerca piuttosto che applicare l’approccio iterativo predefinito. Sebbene entrambi i metodi possano produrre un modello altamente accurato, la ricerca random non permette di ottenere lo stesso livello di accuratezza del metodo predefinito. Quindi, gli utenti dovrebbero implementare la ricerca random quando la velocità è più importante rispetto alla necessità di ottenere il livello più elevato di accuratezza.
Amazon SageMaker ha inoltre introdotto l’opzione per utilizzare i metodi di ridimensionamento degli iperparametri (ridimensionamento dei log e ridimensionamento inverso dei log) durante l’ottimizzazione automatica dei modelli. Come impostazione predefinita, SageMaker applica una distribuzione uniforme dei valori degli iperparametri e utilizza un ridimensionamento lineare per selezionare i valori all’interno dell’intervallo di ricerca. Tuttavia, questo approccio potrebbe non essere il più indicato per alcuni tipi di iperparametri, come per il tasso di apprendimento, di cui il valore tipico copre più ordini di magnitudine e non è uniformemente distribuito. I clienti possono affidarsi a SageMaker per determinare automaticamente il metodo di ridimensionamento o selezionarlo in modo manuale per ciascun iperparametro da ottimizzare.
La ricerca random e il ridimensionamento automatico degli iperparametri nell’ottimizzazione automatica dei modelli sono disponibili in tutte le regioni AWS in cui Amazon SageMaker è disponibile a partire da oggi. Per maggiori informazioni, visita il blog correlato facendo clic qui.