Amazon CloudWatch Metrics para supervisar y analizar los trabajos de formación

Un trabajo de SageMaker formación de Amazon es un proceso iterativo que enseña a un modelo a hacer predicciones mediante la presentación de ejemplos de un conjunto de datos de formación. Normalmente, un algoritmo de entrenamiento calcula varias métricas, como, por ejemplo, error de entrenamiento y precisión de predicción. Estas métricas ayudan a diagnosticar si el modelo aprende bien y si generalizará bien a fin de realizar predicciones sobre datos no vistos anteriormente. El algoritmo de entrenamiento escribe los valores de estas métricas en los registros, que los SageMaker monitorizan y envían a Amazon CloudWatch en tiempo real. Para analizar el rendimiento de tu trabajo de entrenamiento, puedes ver los gráficos de estas métricas en CloudWatch. Cuando se ha completado un trabajo de entrenamiento, también puede obtener una lista de los valores de las métricas que calcula en su última iteración llamando a la operación DescribeTrainingJob.