6、探索亚马逊 SageMaker Autopilot：自动化机器学习的强大工具

探索亚马逊 SageMaker Autopilot：自动化机器学习的强大工具

1. SageMaker Autopilot 简介

SageMaker Autopilot 既简单易用，又具备高度的透明度和可控性。用户可以了解模型的构建过程，并持续进行实验以优化结果，无论是新手还是经验丰富的从业者都能从中受益。其工作流程主要包括以下三个关键步骤：
- 数据分析
- 特征工程
- 模型调优

2. 数据分析

这一步骤的核心是明确要解决的机器学习问题类型。目前，SageMaker Autopilot 支持线性回归、二元分类和多类分类。

在构建模型时，所需的数据量是一个常见问题，答案取决于多个因素，如特征数量和质量。一般来说，建议样本数量是特征数量的 10 - 100 倍。对于分类模型，每个类别至少收集数百个样本，特征较多时，数千或数万个样本更佳。通常，统计机器学习不需要数百万个样本，可先利用现有数据进行分析和迭代。

通过分析目标属性的分布，SageMaker Autopilot 能轻松确定问题类型。例如，若目标属性只有两个值（如“是”和“否”），则可能是构建二元分类模型。此外，它还会计算数据集和各列的统计信息，如唯一值数量、均值、中位数等，并生成 Jupyter 笔记本（数据探索笔记本），以用户友好的方式展示这些统计信息。

分析完数据集后，SageMaker Autopilot 会构建候选管道，用于训练候选模型。管道由以下两部分组成：
- 数据处理作业：负责特征工程，在 Amazon SageMaker Processing 上运行。
- 训练作业：在处理后的数据集上运行，使用