Amazon SageMaker Autopilot agrega validación cruzada automática para mejorar hasta en un 35 % la calidad del modelo en conjuntos de datos más pequeños

Amazon SageMaker Autopilot agrega validación cruzada automática para mejorar hasta en un 35 % la calidad del modelo en conjuntos de datos más pequeños

Amazon SageMaker Autopilot crea, entrena y ajusta automáticamente los mejores modelos de Machine Learning en función de los datos, a la vez que permite mantener el control y la visibilidad completos. A partir de hoy, Autopilot realiza una validación cruzada en conjuntos de datos de entrada de menos de 50 000 filas para todos los tipos de problemas: regresión, clasificación binaria y clasificación de varias clases. Gracias a la validación cruzada, se beneficia de una mayor solidez frente a divisiones no deseadas entre los datos de entrenamiento y los de validación, lo que se traduce en una mayor calidad del modelo. En función del conjunto de datos y del tipo de problema, la calidad del modelo puede mejorar hasta en un 35 %.

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