How can AWS minimize overfitting errors in your machine learning models?
Comment AWS peut-il minimiser les erreurs de surajustement dans vos modèles de machine learning ?
You can use Amazon SageMaker to build, train, and deploy machine learning models for any use case with fully managed infrastructure, tools, and workflows. Amazon SageMaker has a built-in feature called Amazon SageMaker Debugger that automatically analyzes data generated during training, such as input, output, and transformations. As a result, it can detect and report overfitting and other inaccuracies without manual intervention.
For example, you can:
Automatically stop the training process when the desired accuracy is achieved.
Capture training metrics in real-time.
Receive alerts when overfitting is detected.
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Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés. Amazon SageMaker dispose d'une fonctionnalité intégrée appelée Amazon SageMaker Debugger qui analyse automatiquement les données générées pendant l'entraînement, telles que les entrées, les sorties et les transformations. Par conséquent, elle peut détecter et signaler le surajustement et d'autres inexactitudes sans intervention manuelle.
Par exemple, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :
arrêter automatiquement le processus d'entraînement lorsque la précision souhaitée est atteinte ;
capturer les métriques d'entraînement en temps réel ;
recevoir des alertes lorsqu'un surajustement est détecté.
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