Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker 自動モデルチューニングによる高精度なモデル、高速化 Amazon SageMaker では、このほど、機械学習モデルのハイパーパラメータ値を自動的に調整することで、より正確な予測を生成できる機能をリリースしました。ハイパーパラメータは、トレーニング中にアルゴリズムがどのように動作するかを示すユーザー定義の設定です。例としては、データを繰り返し処理する毎に、決定木のサイズを拡張する方法、セグメンテーションで必要なクラスタの数やニューラルネットワークの重み付けを更新する方法などがあります。 機械学習モデルに適したハイパーパラメータ値を選択することは、最終的な精度とパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があるため重要です。しかしながら、ハイパーパラメータ値を設定するプロセスは難しい場合があります。正しいやり方はデ