게시된 날짜: Oct 26, 2022

이제 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝이 그리드 검색을 지원하므로 하이퍼파라미터 튜닝을 재현해야 하는 사용 사례를 진행할 수 있습니다. 그리드 검색에서는 지정한 하이퍼파라미터 값의 모든 조합을 검색한 후 재현 가능한 튜닝 결과를 제공합니다.

Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝에서는 가장 정확한 기계 학습 모델 버전을 찾아서 튜닝할 수 있습니다. 다양한 검색 전략을 사용하여 데이터 세트에 가장 적합한 하이퍼파라미터 구성 세트를 검색할 수 있기 때문입니다. 그리드 검색 기능이 출시되기 전에는 "Random", "Bayesian" 또는 "Hyperband" 검색 전략을 통해 모델을 튜닝하는 옵션이 제공되었습니다. 오늘부터는 하이퍼파라미터 최적화를 위한 방법으로 그리드 검색을 선택할 수 있습니다. 그리드 검색에서는 "Random", "Bayesian" 또는 "Hyperband" 전략과 달리 지정한 하이퍼파라미터의 모든 조합을 각각 포괄적으로 탐색하는 방식을 통해 하이퍼파라미터 검색 영역에서 정확한 결과가 검색될 가능성이 가장 높은 부분을 결정합니다. 그러므로 하이퍼파라미터 튜닝 재현 가능성이 중요한 사용 사례에서는 그리드 검색을 선택하는 것이 좋습니다.

이제 모든 상용AWS 리전에서 SageMaker 자동 모델 튜닝에 그리드 검색을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용을 알아보려면 관련 블로그 게시물을 검토하거나 SageMaker 자동 모델 튜닝 웹 페이지를 참조하세요.