Exemple : tâche de réglage d'hyperparamètres
Cet exemple montre comment créer un bloc-notes pour configurer et lancer une tâche de réglage d'hyperparamètres. La tâche de réglage utilise Algorithme XGBoost avec Amazon SageMaker AI pour entraîner un modèle afin de prédire si un client va s'inscrire pour un dépôt bancaire à terme après avoir été contacté par téléphone.
Vous utilisez le kit SDK pour Python (Boto3) de bas niveau pour configurer et lancer la tâche de réglage des hyperparamètres, et la AWS Management Console pour surveiller le statut des tâches de réglage d'hyperparamètres. Vous pouvez également utiliser le kit Amazon SageMaker Python SDK
Prérequis
Pour exécuter le code de cet exemple, vous avez besoin de :
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Un compartiment Amazon S3 pour stocker votre jeu de données d'entraînement et les artefacts du modèle créés pendant l'entraînement
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