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回答
从
超
参数
优化
作业
创建
用于
管道
的
模型
python
、
amazon-web-services
、
pipeline
、
amazon-sagemaker
我正在尝试将来自
超
参数
调优
作业
的
最佳估计器实现到一个
管道
对象中,以部署一个端点。 我已经尽了最大努力阅读文档,以便在
管道
中包含调优
作业
的
结果,但在
创建
Model()类对象时遇到了问题。sm_model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.c4.xlarge', endpoint_name=endpoint_name) 我希望能够使用调优
作业
浏览 8
提问于2019-05-26
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1
回答
AutoML手动选择
模型
optimization
、
svm
、
knn
、
hyperparameters
、
automl
这是一段时间以来,我正在寻找最好
的
管道
做一些分类使用AutoML。但是我想知道是否可以手动选择
模型
,然后
优化
它
的
超
参数
。例如,我只想
优化
SVM
的
超
参数
,而不关心其他
模型
。
浏览 0
提问于2021-02-19
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1
回答
是否可以将HyperDriveStep与时间序列交叉验证结合使用?
python
、
hyperparameters
、
azure-machine-learning-service
我想要部署一个叠层
模型
到Azure机器学习服务。该解决方案
的
体系结构由三个
模型
和一个元
模型
组成。数据是时间序列数据.是否有可能--如果是的话,如何做到--在时间序列简历中使用HyperDr
浏览 0
提问于2019-08-09
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1
回答
如何将预处理器/估计器
的
选择与使用sklearn
管道
的
超
参数
调优结合起来?
machine-learning
、
python
、
hyperparameter-tuning
、
pipelines
我知道如何为同构和异构数据设置
管道
,在后一种情况下,使用sklearn.compose.ColumnTransformer()。然而,在实际
的
ML中,不仅需要对一组大
的
模型
超
参数
进行实验,而且还要对一组潜在
的
预处理类和不同
的
估计器/
模型
进行实验。我
的
问题是双重
的
: 在选择文本向量器作为网格或随机搜索
的
附加
超
参数
的
情况下
浏览 0
提问于2021-12-30
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2
回答
如何将Keras
模型
插入到scikit-learn
管道
中?
machine-learning
、
scikit-learn
、
pipeline
、
keras
、
hyperparameters
我正在结合RandomizedSearchCV使用Scikit-Learn自定义
管道
(sklearn.pipeline.Pipeline)进行
超
参数
优化
。这很好用。现在,我想插入一个Keras
模型
,作为进入
管道
的
第一步。
模型
的
参数
应进行
优化
。计算(拟合)
的
Keras
模型
应该在以后通过其他步骤在
管道
中使用,所以我认为我必须将该
模型
浏览 0
提问于2017-02-23
得票数 41
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1
回答
如何将spark.ml
管道
拟合和
超
参数
优化
集成在AWS中?
pyspark
、
amazon-sagemaker
、
apache-spark-ml
我需要使用火花计算后端
的
原因是,使用当前数据集
的
培训不再适合内存。 我希望使用SageMaker培训
作业
设置,这样我就可以使用SM
超
参数
优化
工作来为LightGBM找到最佳
的
超级
参数
。现在,我知道了在SM中运行自定义培训
的
一般方法:以某种方式构建一个容器,然后
从
ECR中提取它,并通过sagemaker.Estimator 启动一个培训
作业
/
超
参数
调优
浏览 3
提问于2022-01-24
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用于
列出超
参数
的
Sagemaker API
python
、
amazon-web-services
、
amazon-sagemaker
、
mlflow
我目前正在尝试将MLFlow跟踪实现到我
的
训练
管道
中,并希望记录每个训练
作业
的
超
参数
调优
的
超
参数
。 有人知道如何获取在sagemaker培训
作业
界面(在AWS控制台上)上可以看到
的
超
参数
列表吗?有没有其他更聪明
的
方法来列出
模型
在Sagemaker中
的
性能对比(并显示)? 我假设一定有一种简单
的
浏览 14
提问于2020-06-11
得票数 0
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1
回答
亚马逊网络服务SageMaker ML DevOps工具/架构- Kubeflow?
machine-learning
、
amazon-sagemaker
、
kubeflow-pipelines
主要问题是:a )什么是允许与ML开发相关
的
主要任务(
创建
、训练、拟合
模型
、数据预处理、
超
参数
优化
、
作业
管理、包装无服务器服务、收集
模型
度量等)
的
体系结构;b)可
用于
打包和部署事物
的
主要工具有哪些;c)
用于
该体系结构
的
开发工具(IDE、SDK、“框架”)是什么?我
的
直觉指出了一个初步
的
目标架构,包括5个部分: 1-具有支持基本<
浏览 20
提问于2020-12-08
得票数 0
1
回答
Rasa:如何为自定义组件提供
超
参数
?
python
、
rasa-nlu
、
rasa-core
、
rasa
我正在
创建
一个自定义组件,以将其添加到Rasa NLU
管道
中。为此,我觉得有必要通过
管道
配置添加
参数
/
超
参数
,就像我们为"WhitespaceTokenizer“这样
的
内置
管道
添加
参数
/
超
参数
一样,如下所示。”
的
超
参数
。类似地,我想为我
的
管道
提供
超
参数</
浏览 34
提问于2020-01-03
得票数 0
1
回答
验证集在深度学习网络中
的
作用仅仅是为了尽早停止吗?
deep-learning
、
cross-validation
、
grid-search
v=ms-Ooh9mjiE&list=PLWKotBjTDoLj3rXBL-nEIPRN9V3a9Cx07&index=4 过载、不足和
模型
容量”中提出
的
“深度学习速成课程”中,他建议数据应该分成列、验证和测试集训练集
用于
训练
模型
,验证集
用于
优化
超
参数
,测试集
用于
对泛化误差进行无偏估计。当我看人们是如何实现这个设计
的
时候,他们通常使用gridseachCV来评估深度学习神经网络来配置某些
超</
浏览 0
提问于2019-04-14
得票数 0
1
回答
模型
整定与
模型
拟合
的
特征顺序
random-forest
、
xgboost
、
hyperparameter-tuning
假设同一列(即特征)
用于
超
参数
调整和
模型
拟合,而集成
模型
用于
建模(例如,随机森林或XGboost),那么在
超
参数
调整过程中使用
的
列
的
顺序是否应与基于最佳
超
参数
拟合
模型
时使用
的
列
的
顺序相同?我在我
的
简历
管道
中使用sklearn
的
make_column_transformer函数
浏览 0
提问于2020-02-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在SageMaker中处理
作业
与培训工作
amazon-sagemaker
我正在运行培训
作业
而没有启动处理
作业
,为什么我
的
帐户有处理
作业
运行?
浏览 2
提问于2022-09-19
得票数 0
1
回答
在生产流水线中使用
超
参数
调优是一个很好
的
实践吗?
deep-learning
、
tensorflow
、
hyperparameter-tuning
我正在学习扩展
的
TensorFlow,我可以看到它
的
训练
管道
包括一个
用于
超
参数
调优
的
"Tuner“组件。因此,我想知道在生产
管道
的
情况下,包含调优是否是一个很好
的
实践(在大多数情况下,这是通过额外
的
新培训实例不时迭代地调用
的
)。我可以看到三种可能性: 在生产前进行单独
的
超
参数
调优实验,而在生产
管道
中不
浏览 0
提问于2022-02-23
得票数 0
1
回答
超
参数
整定中
参数
参数
的
GridsearchSV自动填充
machine-learning
、
scikit-learn
、
hyperparameters
是否有一种使用进行
超
参数
优化
的
方法,而无需定义分类器/回归器上
的
每个
参数
(
参数
)?就像自动
超
参数
调优命令一样。在文档中,我找到了,但我并不完全理解这是为了什么。
浏览 8
提问于2022-07-11
得票数 -1
回答已采纳
3
回答
选择阈值
的
二进制分类流水线
classification
、
cross-validation
、
hyperparameter-tuning
在分类问题中,二进制阈值
的
优化
有很多问题。然而,我还没有找到一个单一
的
端到端解决这个问题
的
办法。外部-因数据大小小到适中而产生
的
简历。内部CV调优
超
参数
关于外部cv测试集
的
预测将分数转换预测概率转化为具有最优阈值
浏览 0
提问于2022-02-21
得票数 2
1
回答
基于Vowpal Wabbit
的
多维
超
参数
搜索
machine-learning
、
vowpalwabbit
、
hyperparameters
是Vowpal Wabbit包装器,
用于
优化
vw
模型
中
的
超
参数
:正则化率、学习速率和衰变率、小型批次、引导大小等。在
用于
vw-超级搜索
的
中,有以下示例:这里%表示要
优化
的
参数
,1e-10 5e-4是搜索间隔
的
上下界但是如果我想要搜索多个
超
参数
浏览 5
提问于2015-10-20
得票数 4
回答已采纳
2
回答
AWS SageMaker培训脚本:如何传递自定义用户
参数
python
、
scikit-learn
、
amazon-sagemaker
整个过程包括三个顺序阶段: 我需要拆分这个过程
的
原因是为了保存在步骤2中
创建
的
未经校准
的
模型
。对于这一
浏览 4
提问于2020-01-08
得票数 2
1
回答
sklearn是否在交叉验证中执行特征选择?
scikit-learn
、
feature-selection
、
cross-validation
、
gridsearchcv
我想在
管道
上添加一个特性选择器,并使用gridsearchcv来调优选择器和分类器(S)
的
超
参数
。编辑我正在添加
的
代码,我目前
浏览 0
提问于2023-01-08
得票数 1
1
回答
如何使用顶点AI托管数据集进行
超
参数
优化
操作
google-cloud-platform
、
google-cloud-vertex-ai
我正在尝试
创建
一个顶点AI
管道
来执行
超
参数
调优工作,
从
顶点AI数据集读取数据,以使元数据功能跟踪数据集、
模型
和端点之间
的
关系(一旦部署了最佳
模型
)。我正在跟踪直接
从
读取数据
的
tensorflow_datasets,但我看不到任何方法将顶点AI数据集传递给。谢谢。
浏览 8
提问于2022-10-06
得票数 0
1
回答
如何使用AWS SageMaker进行外部XGBoost
超
参数
调优?
python
、
amazon-web-services
、
amazon-sagemaker
、
hyperparameters
我现在拥有的是: 一个完全用Python构建
的
二进制分类应用程序,其中xgboost是ML
模型
。这里,xgboost有一组
从
SageMaker获得
的
优化
的
超
参数
。一个SageMaker笔记本,
用于
启动xgboost
的
超
参数
调优
作业
。然后,我在Python应用程序中手动复制和粘贴
超
参数
到xgboost
模型
中来
浏览 2
提问于2019-09-19
得票数 0
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