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AutoGluon-タブラー

AutoGluon-Tabular は、処理されていない表形式データセットで高精度の機械学習モデルをトレーニングする一般的なオープンソース AutoML フレームワークです。主にモデルとハイパーパラメータの選択に焦点を当てている既存の AutoML フレームワークとは異なり、 AutoGluon-Tabular は複数のモデルをアンサンブルし、複数のレイヤーにスタックすることで成功します。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションと AutoGluon-Tabular のサンプルノートブックに関する情報が含まれています。

AutoGluon-Tabular アルゴリズムの Amazon EC2インスタンスレコメンデーション

SageMaker AutoGluon-タブラーは、単一インスタンスCPUおよび単一インスタンスGPUトレーニングをサポートします。インスタンスあたりのコストは高いものの、GPUsトレーニングをより迅速に行い、コスト効率を高めます。GPU トレーニングを利用するには、インスタンスタイプをGPUインスタンスの 1 つとして指定します (P3 など）。 SageMaker AutoGluon-Tabular は現在、GPUマルチトレーニングをサポートしていません。

AutoGluon-タブ形式のサンプルノートブック

次の表は、Amazon SageMaker AutoGluon-Tabular アルゴリズムのさまざまなユースケースに対処するさまざまなサンプルノートブックの概要を示しています。

で例を実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法については SageMaker、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMakerサンプルタブを選択してすべての SageMaker サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。