게시된 날짜: May 28, 2021
Amazon SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모형을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다. 오늘부터 Autopilot은 회귀, 이진 분류 및 다중 클래스 분류와 같은 모든 문제 유형에 대해 50,000행 미만의 입력 데이터 집합을 대상으로 교차 검증을 수행합니다. 교차 검증을 사용하면 훈련 데이터와 검증 데이터 간의 원치 않는 분할에 대한 내구성이 향상되어 모형 품질이 향상됩니다. 데이터 집합과 문제 유형에 따라 모형 품질이 최대 35% 향상될 수 있습니다.
Autopilot은 입력 데이터 소개 훈련 및 검증 집합을 자동으로 분할합니다. 이번 릴리스에서 Autopilot은 k-폴드 교차 검증 방법을 사용하며, 최고의 검증 지표를 사용한 시도에서 얻은 교차 검증 모형의 조합으로 추론을 수행합니다. Autopilot은 각 훈련 및 검증 폴드가 각 클래스를 동일하게 표현하여 정밀도를 개선하고 사용 가능한 데이터로 최상의 모형을 구축하도록 합니다. 모형 배포를 선택하기 전에 Autopilot 실험의 출력에서 각 모형에 대한 최종 검증 지표를 볼 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch에서 각 폴드의 훈련 및 검증 지표를 포함한 자세한 교차 검증 업데이트를 사용할 수 있습니다.
자동 교체 검증은 현재 SageMaker Autopilot이 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 설명서를 검토하거나 Amazon SageMaker Studio에 액세스하여 새로운 Autopilot 실험을 만드세요.