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Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝 기능 출시 – 기계 학습을 위한 인공 지능 오늘 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝 기능을 출시합니다. 자동 모델 튜닝은 모델의 정확성을 높이기 위한 하이퍼파라미터(Hyperparameter)을 조정하는 힘든 작업을 단순화합니다. 이 기능을 사용하면 개발자 및 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 훈련하고 튜닝할 때 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝 작업은 완료된 훈련 작업의 결과를 기준으로 서로 다른 하이퍼파라미터 조합을 사용하는 다수의 훈련 작업을 시작합니다. SageMaker는 Bayesian 최적화를 기반으로 “메타” 기계 학습 모델을 훈련하여 훈련 작업의 하이퍼파라미터 조합을 유추합니다. 이 프로세스를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 기계 학습 모델 튜닝 프로세스 개발자들이 진행하는 일반적인 기계 학습 과정은 탐색적 데이터 분석(Exploratory data analysis), 모델 설계, 모델 훈련 및 모델 평가의 4개 단계로 구성됩니다. SageMaker에서는 강력한 Jupyter Notebook 인스턴스, 기본 알고리즘 및 서비스 내 모델 훈련 기능에 접근하여 이 각 단계를 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이 과정 중에도 모델 [ more… ]