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Amazon SageMaker 자동 모델 최적화를 위한 웜 스타트 구성하기
Amazon SageMaker 자동 모델 최적화를 위한 웜 스타트 구성하기 올해 초 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 학습시키고 최적화하는 데 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있는 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 발표했습니다. 오늘은 자동 하이퍼파라미터 최적화(Hyper Parameter Optimization, HPO) 작업의 웜 스타트 구성을 하는 방법을 살펴보겠습니다. 웜 스타트 구성은 HPO 프로세스를 가속화하고 모델 최적화 비용을 절감해줍니다. 예를 들어 적은 예산으로 HPO 작업을 시작하고 결과를 분석한 후 예산을 더 많이 투입해 모델 최적화를 계속하기로 결정할 수 있습니다. 또한 다른 하이퍼파라미터 구성을 사용할 수도 있습니다(예: 최적화할 하이퍼파라미터를 추가하거나 일부 파라미터에 대해 다른 검색 범위 적용). 다른 예로는 데이터 과학자나 개발자가 이전 모델 튜닝 이후에 새로운 데이터를 수집한 후 모델을 다시 튜닝하려는 경우를 들 수 있습니다. 두 경우 모두 이전 튜닝 작업에서 얻은 선행 지식을 사용하여 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 시작하면 최상의 모델을 빠르게 만들어내는 데 도움이 되고 결과적으로 고객의 비용이 절감됩니다. 하지만 [ more… ]
