In che modo AWS può aiutare nella regolazione degli iperparametri?
Amazon Web Services (AWS) offre Amazon SageMaker, una piattaforma di machine learning (ML) completamente gestita che consente di eseguire la regolazione automatica dei modelli. La Regolazione automatica modelli di Amazon SageMaker trova la versione migliore del modello di ML eseguendo diversi processi di formazione sul set di dati. Utilizza l'algoritmo e gli intervalli di iperparametri specificati.
SageMaker offre una versione intelligente dei metodi di regolazione degli iperparametri, basata sulla teoria della ricerca bayesiana e progettata per trovare il modello migliore nel minor tempo possibile. Inizia con una ricerca casuale, ma poi impara come si comporta il modello rispetto ai valori degli iperparametri. Per ulteriori informazioni, è possibile leggere come funziona la regolazione degli iperparametri in SageMaker.
La Regolazione automatica modelli di Amazon SageMaker supporta anche Hyperband, una nuova strategia di ricerca. Hyperband è in grado di trovare l'insieme ottimale di iperparametri fino a tre volte più velocemente della ricerca bayesiana per modelli su larga scala, come le reti neurali profonde, le quali affrontano problemi di visione artificiale.
È inoltre possibile leggere come eseguire la regolazione automatica dei modelli con SageMaker. Il modulo di regolazione degli iperparametri di SageMaker può essere utilizzato con gli algoritmi integrati di SageMaker, con gli algoritmi personalizzati e con i container predefiniti di SageMaker. La pagina Web fornisce tutorial ed esercizi completi di autoapprendimento per imparare a eseguire l'ottimizzazione degli iperparametri.
Iniziare a lavorare con SageMaker è facile: basta creare un account AWS gratuito. Con il Piano gratuito AWS, avrai due mesi di prova gratuita di SageMaker prima di dover iniziare a pagare.