投稿日: Sep 20, 2018

Amazon SageMaker がハイパーパラメーターチューニングジョブにタギングのサポートを開始しました。この新機能により、自動チューニングモデルで開始したチューニングジョブにひとつ以上のタグを追加できるようになりました。

Amazon SageMager の自動モデルチューニング (AMT) 機能では、ハイパーパラメーター最適化と呼ばれるプロセスで最も正確な Machine Learning モデルを自動的に見つけることができます。AMT はひとつの親ジョブの中に複数のトレーニングジョブを開始して、モデルパラメータの最適な重みを見つけ出します。これでタグを親チューニングジョブに追加して、その下にある個々のチューニングジョブに反映できるようになりました。これらのタグはコスト割当てやアクセス管理などの目的に使えます。これまでは、こうした目的には個々のタグを親チューニングジョブではなく、その下にある各チューニングジョブに追加する必要がありました。

ハイパーパラメーターチューニングジョブへのタグ追加は、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド) 、欧州 (フランクフルト) 、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (ソウル) 、アジアパシフィック (シドニー) の各 AWS リージョンで利用可能です。詳細はこちらのドキュメントをご覧ください。