張貼日期: Sep 20, 2018
Amazon SageMaker 現在支援超參數調校任務標記。推出這個新功能之後，客戶現在可以在隨自動模型調校啟動的調校任務新增一或多個標籤。
Amazon SageMaker 中的自動模型調校 (AMT) 功能可讓客戶透過稱為超參數優化的程序，自動尋找最準確的機器學習模型。AMT 會在單一主任務內啟動多個訓練任務，以探索模型參數的最佳加權。現在可以在主調校任務加入標籤，而這些標籤就會傳播到底下的個別訓練任務。客戶可以將這些標籤用於成本分配或存取控制等用途。為了達成這些目的，之前客戶需要在底層每個訓練任務新增個別標籤，而不是在主調校任務新增
超參數調校任務標記現已在美國東部 (維吉尼亞北部)、美國東部 (俄亥俄)、美國西部 (奧勒岡)、歐洲 (愛爾蘭)、歐洲 (法蘭克福)、亞太區域 (東京)、亞太區域 (首爾) 及亞太區域 (雪梨) 等 AWS 區域開放使用。如需其他資訊，請參閱這裡的文件。