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Exemple : tâche de réglage d'hyperparamètres

Mode de mise au point
Exemple : tâche de réglage d'hyperparamètres - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Cet exemple montre comment créer un bloc-notes pour configurer et lancer une tâche de réglage d'hyperparamètres. La tâche de réglage utilise XGBoost algorithme avec Amazon SageMaker AI pour entraîner un modèle afin de prédire si un client va s'inscrire pour un dépôt bancaire à terme après avoir été contacté par téléphone.

Vous utilisez le SDK de bas niveau pour Python (Boto3) pour configurer et lancer la tâche de réglage des hyperparamètres, ainsi que pour surveiller l'état des tâches de réglage AWS Management Console des hyperparamètres. Vous pouvez également utiliser le SDK Amazon SageMaker Python de haut niveau d'Amazon SageMaker AI pour configurer, exécuter, surveiller et analyser les tâches de réglage des hyperparamètres. Pour de plus amples informations, veuillez consulter https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk.

Prérequis

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