大澤勇斗(26)12この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。こんにちは、大阪DI部の大澤です。Calendar」の19日目の記事です。stopping)機能についてご紹介します。SageMaker自動モデルチューニング(ハイパーパラメータチューニング)機械学習においてハイパーパラメータをどうするかというのは難しい問題です。ハイパーパラメータにはエポック数から最適化関数の種類、最適化関数のパラメータ、内部のネットワークの種類、レイヤー数やノード数などなど、アルゴリズムの種類に応じて様々なものがあります。ものによってはこういう時にはこんな感じでいいだろうと決めれるものもありはしますが、そうではなく、データの特性に応じて試行錯誤を繰り返さないといけないパラメータもあります。自動モデルチューニングはそういった試行錯誤を自動的に繰り返し、モデルの評価指標の値が良くなるハイパーパラメータを探し出すことができます。ハイパーパラメータや自動モデルチューニングについては以下の記事が詳しいです。よければご参照ください。自動モデルチューニングジョブで実行される学習ジョブの評価指標があまり良くない場合に、その学習ジョブを自動的に終了させることが出来るという機能です。SageMakerの組み込みアルゴリズムによっては早期停止機能を持つものもありますが、それらとは異なったものになります。組み込みアルゴリムでの早期停止機能は実行している1つの学習ジョブの中で評価指標の値のエポックごとの変化量によって停止するか判断するものになります。自動モデルチューニングにおける学習ジョブの早期停止機能はチューニングジョブで実行したその他の学習ジョブの評価指標の値との比較によって停止するかを判断するものになります。判定方法に関する詳しい内容についてはドキュメントをご覧ください。SageMaker何が嬉しいのかジョブの実行時間と費用を抑えることが出来ることです。データやアルゴリズム、ハイパーパラメータ、計算リソースなどによって大きく変わりますが、機械学習モデルの一回の学習ジョブは数秒から数十分、数時間、さらには数日かかることもあります。自動モデルチューニングで20個の学習ジョブを実行する設定であれば、20倍の時間と費用がかかることになります。(並列ジョブ数を増やせば時間は減らせます。自動モデルチューニングで実行される学習ジョブ全てで評価指標の値が良い結果となる訳ではありません。場合によっては全然評価指標の値が良くならなかったりすることもあります。早期停止機機能によって、そういった評価指標の値が良くならない学習ジョブを学習の途中で見切りをつけて終了させることができます。その結果、停止させた学習ジョブが停止させていなかった場合に回し続けていた時間分だけ節約できます。対応しているアルゴリズム以下の組み込みアルゴリズムに対応しています。Algorithmまた、組み込みアルゴリズム以外もエポック毎に評価指標を出力するようにすることで早期停止機能を有効化できます。詳細についてはドキュメントをご覧ください。SageMakerどうやって有効化できるのか自動モデルチューニングジョブの設定時にTrainingJobEarlyStoppingTypeという項目で"Auto"と設定することで、自動モデルチューニングにおける学習ジョブの早期停止を有効化出来ます。SageMakerやってみるマネジメントコンソールのSageMakerのページから自動モデルチューニングジョブを作成します。ジョブの名前やアルゴリズム、チューニングしたいハイパーパラメータの幅などといった各設定項目を入力します。stoppingという項目を"Auto"と設定することで、早期停止機能を有効化できます。そのほかの設定項目を入力し、チューニングジョブの作成が完了すると自動的に学習ジョブが立ち上がります。全ての学習ジョブが終了すると以下のような感じで、各学習ジョブの結果を見ることができます。Stoppedというステータスに早期停止のジョブが含まれると思われます。今回のケースでは1件のみでしたが、これは回すジョブの数やチューニングするパラメータの種類や範囲などによって変わるものと思われます。SageMakerの自動モデルチューニングにおける学習ジョブの早期停止機能についてお伝えしました。早期停止機能によって自動モデルチューニングにおける、評価指標に対する効果の弱いパラメータ設定の学習ジョブを早い段階で停止することができます。自動モデルチューニングジョブの時間短縮かつ費用最適化に繋がる、良さそうな機能です。今後モデルチューニングジョブを使う際には試してみてはいかがでしょうか。〜ITエンジニアのお仕事とホンネ〜2月19日に新卒向けの会社説明会〜ITエンジニアのお仕事とホンネ〜を開催します。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。#cmdevio新型コロナウイルスの感染拡大を受け、本イベントを延期させていただくことになりました(開催時期未定)。お申し込みいただいた皆様には大変申し訳ございませんが、何卒ご理解いただけますようよろしくお願いいたします。AWSについてライトに色んな情報交換をしましょう。カフェ店長のオカノです。使いたいときの注意点を書きました。EC2)環境において、不要な踏み台サーバをなくすことができる便利なアップデートです。環境をDockerで構築してみました。臼田佳祐294ワークフロー自動化OSSのn8nをAWS環境で建てて検証してみました。非常に期待できるサービスです。Fargateの勉強をしています。使ってみたい方は参考にしてください。洋介252SnowflakeがAWSの東京リージョン上で稼働するようになりました。データを日本に置けます。芳賀健229こんにちは!猫様の忠実なるしもべ、芳賀健です。Tokyoで開催されました。クラスメソッド株式会社が運営するAWS・iOS・HTML5に関する技術情報サイトです。