How can AWS help with hyperparameter tuning?
In che modo AWS può aiutare nella regolazione degli iperparametri?
At Amazon Web Services (AWS), we offer Amazon SageMaker, a fully managed machine learning (ML) platform that allows you to perform automatic model tuning. Amazon SageMaker Automatic Model Tuning finds the best version of your ML model by running multiple training jobs on your dataset. It uses your specified algorithm and hyperparameter ranges.
SageMaker offers an intelligent version of hyperparameter tuning methods that is based on Bayesian search theory and is designed to find the best model in the shortest time. It starts with a random search but then learns how the model is behaving with respect to hyperparameter values. For more information, read how hyperparameter tuning works in SageMaker.
SageMaker Automatic Model Tuning also supports Hyperband, a new search strategy. Hyperband can find the optimal set of hyperparameters up to three times faster than Bayesian search for large-scale models such as deep neural networks that address computer vision problems.
You can also read how to perform automatic model tuning with SageMaker. You use the SageMaker hyperparameter tuning module with built-in SageMaker algorithms, with custom algorithms, and with SageMaker prebuilt containers. The webpage provides comprehensive self-learning tutorials and exercises to help you learn to perform hyperparameter optimization.
Getting started in SageMaker is easy; all you need to do is create a free AWS account. With AWS Free Tier, you get a two months free trial of SageMaker before you need to start paying.
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.