게시된 날짜: Jun 10, 2022
이제 SageMaker Experiments는 SageMake에서 수행된 훈련 작업의 결과를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 세분화된 지표와 그래프를 지원합니다. Amazon SageMaker Experiments는 Amazon SageMaker에 있는 기능으로, 기계 학습(ML) 실험을 구성, 추적, 비교, 평가할 수 있게 합니다. 이번 출시로, 정밀도 및 재현율(PR) 곡선, 수신기 작동 특성(ROC 곡선) 및 혼동 행렬을 볼 수 있습니다. 이러한 곡선을 사용하여 오탐지/미탐지를 이해하고, SageMaker에서 훈련된 모델의 성능과 정확도 간의 균형을 이해할 수 있습니다. 또한 여러 훈련 실행을 더 잘 비교하고 사용 사례에 가장 적합한 모델을 식별할 수 있습니다.
시작하려면 python SDK를 사용하여 훈련 스크립트에서 실험에 대한 지표를 기록하세요. 실험에 대한 차트를 보려면 SageMaker Studio의 Experiments UI에서 차트 탭으로 이동하세요. 이 기능은 SageMaker Experiments가 제공되는 모든 리전에서 정식 사용 가능합니다. SageMaker Experiments를 시작하려면 설명서 페이지를 참조하거나 SageMaker Studio 내에서 SageMaker Experiments에 액세스하세요.