翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# ハイパーパラメータの最適化を使って複数のアルゴリズムをチューニングし、最適なモデルを見つける
<a name="multiple-algorithm-hpo"></a>

複数のアルゴリズムをチューニングする新しいハイパーパラメータ最適化 (HPO) ジョブを Amazon SageMaker AI を使って作成するには、テストするすべてのアルゴリズムに適用されるジョブ設定と、アルゴリズムのトレーニング定義を指定する必要があります。また、チューニングジョブに使うリソースを指定する必要があります。
+ **ジョブの設定**にはウォームスタート、早期停止、チューニング戦略が含まれます。ウォームスタートと早期停止は、1 つのアルゴリズムをチューニングする場合にのみ使うことができます。
+ **トレーニングジョブの定義**には、名前、アルゴリズムソース、目標メトリクス、および値の範囲 (必要な場合) を指定して、各トレーニングジョブに一連のハイパーパラメータ値を設定します。各トレーニングジョブのデータ入力、データ出力の場所、チェックポイントの保存場所のチャネルを設定します。この定義では、インスタンスタイプとカウント、マネージドスポットトレーニング、停止条件など、各トレーニングジョブにデプロイするリソースも設定します。
+ デプロイする**チューニングジョブリソース**: ハイパーパラメータチューニングジョブが同時に実行できるトレーニングジョブの最大数と、ハイパーパラメータチューニングジョブが実行できるトレーニングジョブの最大数を含めます。

## 使用を開始する
<a name="multiple-algorithm-hpo-get-started"></a>

コンソールからは、新しいハイパーパラメータチューニングジョブの作成、ジョブの複製、タグの追加または編集を行うことができます。また、検索機能を使って、名前、作成時刻、ステータスでジョブを検索することもできます。または、SageMaker AI API を使ってハイパーパラメータチューニングジョブを作成することもできます。
+ **コンソールを使う場合**: 新しいジョブを作成するには、Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開き、**[トレーニング]** メニューの **[ハイパーパラメータの調整ジョブ]**、**[ハイパーパラメータのチューニングジョブの作成]** の順に選択します。次に、設定ステップに従って、使うアルゴリズムごとにトレーニングジョブを作成します。これらのステップは [1 つ以上のアルゴリズムのハイパーパラメータ最適化チューニングジョブを作成する (コンソール)](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md) のトピックにも記載されています。
**注記**  
設定手順を開始する際、複数アルゴリズムの HPO ではウォームスタート機能および早期停止機能は使えないことに注意してください。これらの機能を使用する場合、一度に調整できるアルゴリズムは 1 つのみです。
+ **API を使う場合**: SageMaker API を使ってハイパーパラメータチューニングジョブを作成する手順については、「[例: ハイパーパラメータ調整ジョブ](automatic-model-tuning-ex.html)」を参照してください。[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html) を呼び出して複数のアルゴリズムのチューニングする場合、1 つの [TrainingJobDefinition](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinition) を指定するのではなく、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinitions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinitions) を使ってトレーニング定義のリストを指定する必要があります。テストするすべてのアルゴリズムに適用されるジョブ設定と、アルゴリズムのトレーニング定義を指定する必要があります。また、調整ジョブに使うリソースを指定する必要があります。調整するアルゴリズムの数に応じて、これらの定義タイプのいずれかを選択します。

**Topics**
+ [使用を開始する](#multiple-algorithm-hpo-get-started)
+ [1 つ以上のアルゴリズムのハイパーパラメータ最適化チューニングジョブを作成する (コンソール)](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md)
+ [ハイパーパラメータのチューニングジョブとトレーニングジョブを管理する](multiple-algorithm-hpo-manage-tuning-jobs.md)