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AutoML 작업을 관리하기 위해 생성된 Autopilot 노트북
Amazon SageMaker Autopilot은 AutoML 작업을 사용하여 자동 기계 학습(AutoML AutoML) 프로세스에서 주요 작업을 관리합니다. AutoML 작업은 후보 모델을 생성하기 위해 Autopilot이 따르는 계획을 설명하는 세 개의 노트북 기반 보고서를 생성합니다.
후보 모델은 쌍(파이프라인, 알고리즘)으로 구성됩니다. 먼저, 사용자가 제공한 데이터에 대해 Autopilot이 배운 내용을 설명하는 데이터 탐색 노트북이 있습니다. 둘째, 후보를 생성하기 위해 데이터에 대한 정보를 사용하는 후보 정의 노트북이 있습니다. 셋째, Autopilot 실험의 순위표에서 최적의 모델의 성능 특성을 자세히 설명하는 데 도움이 되는 모델 인사이트 보고서입니다.
Amazon SageMaker PythonSDK
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데이터에 사용된 프리프로세서
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하이퍼파라미터 최적화(HPO) 실행량 및 병렬 처리
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시도할 알고리즘
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HPO 작업에 사용되는 인스턴스 유형
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하이퍼파라미터 범위
후보 정의 노트북을 수정하여 학습 도구로 사용할 것을 권장합니다. 이 기능을 사용하면 기계 학습 프로세스 중에 내린 결정이 결과에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.
참고
기본 인스턴스에서 노트북을 실행하면 기준 비용이 발생합니다. 그러나 후보 노트북에서 HPO 작업을 실행할 때 이러한 작업은 추가 비용이 발생하는 추가 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.
