Amazon SageMaker Autopilot은 이제 분류 문제에 대한 추가 지표를 생성합니다.

Amazon SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다. 오늘부터 SageMaker Autopilot은 모든 모델 후보에 대해 객관적인 지표와 함께 추가 지표를 생성합니다. 이진 분류 문제의 경우 Autopilot은 이제 모든 모델 후보에 대해 F1 점수(정밀도 및 재현율의 조화 평균), 정확도 및 AUC(곡선 아래 영역)를 생성합니다. 다중 클래스 분류의 경우 Autopilot은 이제 모든 모델 후보에 대해 F1 매크로와 정확도를 모두 생성합니다. 이전에 지원한 대로 이러한 지표 중 하나를 Autopilot 실험에서 최적화할 객관적 지표로 선택할 수 있습니다. 객관적 지표와 함께 추가 지표를 확인함으로써 이제 여러 후보를 빠르게 평가하고 비교하여 귀사의 요구 사항에 가장 적합한 모델을 구축할 수 있습니다.

이제 SageMaker Autopilot이 현재 지원되는 모든 AWS 리전에서 추가 지표가 생성됩니다. 문제 유형별 지표 및 기본 객관적 지표의 전체 목록은 설명서를 검토하세요. SageMaker Autopilot을 시작하려면 시작하기를 참조하거나 SageMaker Studio 내에서 Autopilot에 액세스하십시오.