게시된 날짜: Feb 27, 2023
데이터를 기반으로 최고의 ML 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 로우 코드 기계 학습(ML) 서비스인 Amazon SageMaker Autopilot에서 이제 Autopilot 실험을 생성하는 동안 기본 훈련 알고리즘을 선택할 수 있도록 지원합니다. 알고리즘을 선택할 수 있는 기능을 통해 유연하게 AutoML 여정을 사용자 정의하고 실험을 훨씬 빠르게 완료할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Autopilot은 앙상블과 하이퍼파라미터 최적화(HPO)라는 두 가지 훈련 방법을 자동 또는 수동으로 선택하여 다양한 기계 학습 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 앙상블 및 HPO 훈련 모드는 8개와 3개의 알고리즘을 각각 지원합니다. 각 훈련 모드는 데이터 세트에서 사전 정의된 알고리즘 세트를 실행하여 모델 후보를 훈련합니다. 기본적으로 Autopilot은 주어진 훈련 모드에 사용할 수 있는 모든 알고리즘을 미리 선택합니다. 오늘부터 사용자는 제공되는 알고리즘 목록에서 알고리즘을 선택하고 모델 훈련 요구 사항에 맞게 Autopilot 실험을 사용자 지정할 수 있습니다. 알고리즘을 선택하면 선호하지 않는 알고리즘을 반복할 필요가 없어질 뿐만 아니라 전체 작업 런타임도 개선할 수 있습니다.
이제 SageMaker Autopilot이 제공되는 모든 리전에서 SageMaker Autopilot의 알고리즘 선택 기능을 사용할 수 있습니다. 시작하려면 SageMaker Studio 콘솔에서 SageMaker Autopilot 실험을 생성하세요. createAutoMLJob API 참조 안내서에서 API 업데이트를 확인할 수 있으며, 최신 버전 SageMaker Studio로 업그레이드하여 새로운 알고리즘 선택 기능을 사용할 수 있습니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 개발자 안내서를 참조하세요. SageMaker Autopilot에 대해 자세히 알아보려면 제품 페이지로 이동하세요.