8、使用AutoGluon进行机器学习实验：表格数据与图像数据的实践

使用AutoGluon进行机器学习实验：表格数据与图像数据的实践

在机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）能够显著提高模型开发的效率。AutoGluon是一个强大的AutoML工具，可用于处理表格数据和图像数据。本文将详细介绍如何使用AutoGluon进行表格数据和图像数据的实验。

使用AutoGluon处理表格数据

在使用默认设置时，命令行界面（CLI）会在后台自动调用AWS CodeBuild。CodeBuild会执行以下任务：
1. 创建一个以Studio Domain ID命名的ECR存储库，例如 sagemaker-studio-d-abcdefghijkl 。
2. 构建具有唯一图像标签的容器映像，例如 default-1234567890123 。
3. 将映像上传到新创建的存储库。

若要查看CodeBuild服务执行的构建过程和配置设置，可在CodeBuild控制台（https://console.aws.amazon.com/codesuite/codebuild/home）中查看和管理该过程。

创建AutoML实验

以下是在现有的Jupyter笔记本中创建实验的具体步骤：
1. 下载数据集 ：使用以下Python代码从UCI存储库下载Abalone数据集，添加相关列名，并将数据拆分为两个单独的CSV文件： training.csv 和 testing.csv 。训练文件包含90%的数据，测试文件包含其余10%的数据。