エスティメーター』を参照してください。ノートブックから抜粋した以下のコードスニペットは、トレーニングプロセスの開始方法を示しています。スクリプトからの抜粋です。メトリックスクラスを使用しています。ノートブックファイルと同じディレクトリに格納されます。呼ばれたクラスが使われていました。使用する関数を実装しています。このクラスのコードは以下のとおりです。リージョンを用いて初期化されます。関数を使って送信します。複数のトレーニングジョブに関する各ハイパーパラメーターのパフォーマンスを比較しやすくするために、メイントレーニングハイパーパラメーターを各メトリックスの次元として追加してあります。統計情報が現れ始めます。ダッシュボードを作成することもできます。演算を呼び出すかで、作成することができます。コードのサンプルは、以下のとおりです。つのグラフを表示することができます。つのメトリックスのいずれかの詳細を調べるには、グラフの下のメトリックス名をクリックします。時点の最後の値など、詳細が表示されます。日分、保持することができます。これにより、高解像度でモデルトレーニングの履歴にアクセスすることができます。ビューを切り替えることによって、昔の評価メトリックスグラフをビジュアル化することもできます。選択することによって、希望する時間枠の絶対値オプションを選択します。セクションで、以前のステップで作成した名前空間を選択してから、希望するメトリックスを選択します。これにより、選択した時間枠の選択したメトリックスに関するすべてのデータが表示されます。これは、トレーニング中の特定のイベントについて通知が欲しい場合、非常に役立ちます。選択し、以前作成したカスタム名前空間を選択して、希望するメトリックスを選択することによって、アラームを作成することができます。アイコンをクリックします。以下の例では、モデルで過剰適合が始まった場合、通知をメールで送信し、トレーニングジョブを停止するアラームを作成します。検証データセットおよびトレーニングコードを操作しています。以下のダッシュボードコンソールのグラフは、トレーニングプロセスの最中にモデルが過剰適合になっていくために、検証精度が劣化していく様子を示しています。トピックに通知を送信するアラームを作成しました。以下になったとき、トリガーされます。トピックは、それに応じて、私のモデルが過剰適合になっていることを警告するメールを私に送信します。関数を作成することもできます。演算を呼び出して、実行中のトレーニングを停止します。関数の作成』を参照してください。トピックにイベントトリガーが設定されていることが必要であることに注意してください。トレーニングを終了すると、私は数分後に、モデルが過剰適合になったことを知らせるメールを受信します。このモデル過剰適合アラームに応じて、トレーニングジョブを停止します。選択することによって、表示することができます。スクリプトは、検証精度が繰り返されるトレーニングを通じて最善の精度を保っている限り、各エポックでモデルのチェックポイントを作成することに注意してください。これにより、私はトレーニングジョブを停止する前に、必ずモデルの最新のチェックポイントが入手済みになっています。トレーニングが十分に進行していない段階では、モデルのトレーニングを監視し続け、何かあれば、即座に対応できることが、非常に重要です。トレーニングのコストを下げるためにプロアクティブに行動し、モデルが遭遇する問題に対しては、いかなる問題であっても作成者に積極的に知らせる必要があります。使えば、ディープラーニングモデルのトレーニング、監視、およびデプロイを簡単に実行することができます。集中化サービスとして使う利点は計り知れません。モデルのためのダッシュボードを構築して、カスタマイズすることができます。/深層学習に深い造詣を持っています。彼は、コミュニティに前向きな影響を与えるために、テクノロジを革新的な方法で使うことに情熱を持っています。彼は、時間が空けば、海に潜り、サッカーに興じ、太平洋の島々を探索しています。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。