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Platform For AI:AutoML

最終更新日:Jul 25, 2024

Platform for AI (PAI) は、特定のポリシーに基づいて最適なハイパーパラメータの組み合わせを検索するのに役立つAutoMLを提供します。 AutoMLを使用して、モデルチューニングの効率を向上させることができます。 このトピックでは、AutoMLの概要と関連トピックへのリンクについて説明します。

AutoMLとは何ですか?

AutoMLは、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるのに役立つ、PAIが提供する強化された機械学習サービスです。 ハイパーパラメータの組み合わせが複雑で、大量のトレーニングリソースとワークロードの微調整が必要なモデルトレーニングシナリオでは、AutoMLを使用してハイパーパラメータを効率的に微調整し、モデルの品質を向上させることができます。

AutoMLのしくみ

AutoMLは、実験、試行、およびトレーニングタスクを繰り返して最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけることにより、ハイパーパラメータの微調整を自動化します。

AutoMLの制限と使用に関する注意事項

このトピックでは、サポートされているリージョン、検索アルゴリズム、適切なシナリオなど、AutoMLの制限事項と使用方法について説明します。 サポートされている検索アルゴリズムには、Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 、グリッド検索、ランダム検索、進化アルゴリズム、ガウス過程 (GP) 、および母集団ベースのトレーニング (PBT) が含まれます。

AutoMLを使用するために必要な権限の付与

AutoMLを使用する前に、PAIのディープラーニングコンテナ (DLC) 、MaxCompute、Object Storage Service (OSS) など、AutoMLが依存するAlibaba Cloudサービスを有効化する必要があります。

コンソール操作

Create an experiment

AutoMLは、複数のアルゴリズムと分散コンピューティングリソースを統合するPAIが提供する拡張機械学習サービスです。 AutoMLを使用すると、コーディングなしで実験を作成することで、モデルのハイパーパラメータをより効率的に微調整できます。 AutoMLを使用してモデルのパフォーマンスを向上させることもできます。 このトピックでは、実験を作成する方法について説明します。

View experiment details

実験を作成した後、実験とトライアルに関する基本情報、各トライアルの実行とログの詳細など、実験の詳細をリアルタイムで表示できます。 このトピックでは、実験の詳細を表示する方法について説明します。

実験の管理

実験を作成すると、実験やトライアルのクローニング、変更、停止、削除など、実験やトライアルを管理できます。 このトピックでは、実験を管理する方法について説明します。

AutoMLユースケース

このトピックでは、AutoMLユースケースへのリンクを提供します。