7、Amazon SageMaker Autopilot：自动化机器学习实践指南

Amazon SageMaker Autopilot：自动化机器学习实践指南

在当今的机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）技术正逐渐成为提高模型开发效率的重要手段。Amazon SageMaker Autopilot 作为一款强大的 AutoML 工具，能够帮助用户快速地构建、训练和部署机器学习模型。本文将详细介绍如何在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker Autopilot，以及如何通过 SageMaker SDK 以编程方式使用该工具。

在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker Autopilot

当 SageMaker Autopilot 作业完成后（默认训练 500 个作业，该值可在 SageMaker API 中更改），我们可以选择直接部署排名最高的作业，也可以使用 SageMaker Studio 内置的可视化工具比较排名前十的作业。

比较作业

单个 SageMaker Autopilot 作业会训练数百个作业，随着时间的推移，可能会有数千个作业需要比较。以下是比较作业的步骤：
1. 点击左侧的“Experiments”选项卡，找到我们的作业，右键单击并选择“Open in trial component list”。
2. 打开“Trial Component List”后，点击右侧代表齿轮的图标打开“Table Properties”面板。在“Metrics”部分勾选“ObjectiveMetric”框，在“Type filter”部分仅勾选“Training job”。在主面板中，点击箭头按目标指标降序对作业进行排序。按住 Shift 键并点击排名前十的作业进行