Comment AWS peut-il minimiser les erreurs de surajustement dans vos modèles de machine learning ?
AWS가 기계 학습 모델에서 과대적합 오류를 최소화하려면 어떻게 해야 하나요?
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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Amazon SageMaker를 사용하여 완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 모든 사용 사례에 대해 기계 학습 모델을 빌드, 훈련 및 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker에는 입력, 출력 및 변환과 같이 훈련 중에 생성된 데이터를 자동으로 분석하는 Amazon SageMaker Debugger라는 기본 제공 기능이 있습니다. 따라서 수동 개입 없이 과대적합 및 기타 부정확성을 감지하고 보고할 수 있습니다.
예를 들어, 다음을 수행할 수 있습니다.
원하는 정확도에 도달하면 훈련 프로세스를 자동으로 중지합니다.
훈련 지표를 실시간으로 캡처합니다.
과대적합이 감지되면 경고를 받습니다.
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