このページでは、エンジンの構成に関するコンセプトについて簡単に説明します。
ハイパーパラメータのサポートされるソース
エンジンを構成するときに、モデルの作成に使用するハイパーパラメータのソースを選択できます。次のソースがサポートされています。
- 自動調整: EngineConfig リソースの作成時に AML AI がハイパーパラメータを調整します(デフォルトの動作)。
- 継承: 同じ調整バージョン内の以前のエンジン バージョンで作成された以前のエンジン構成から、ハイパーパラメータを継承します。この設定により、新しいモデルエンジン バージョンを採用するたびに再調整を行う必要がなくなります。
調整または継承すべき状況
以下のセクションでは、自動チューニングを選択する場合と、以前のエンジン構成からハイパーパラメータを継承する場合の概要を説明します。
調整のタイミング
新しいエンジン構成ごとに調整することもできます。疑わしい場合は、常に最適なパフォーマンスを得られるよう調整する必要があります。詳細については、エンジンを調整する方法をご覧ください。
最高のパフォーマンスを得るには、次のいずれかに該当する場合、エンジンの調整を検討する必要があります。
- データセットのロジックに大幅な変更を加える。たとえば、次のいずれかの変更を行う場合。
- フィールドに入力されるロジック
- 入力された RECOMMENDED フィールドの選択
- PartySupplementaryData テーブルで提供されるロジックまたはデータの選択
- エンジンが新しいリージョンのモデルをトレーニングしようとしている。
ハイパーパラメータを継承する場合
新しいエンジン バージョンを採用する際の時間と費用を節約するには、同じ調整バージョンを使用して以前のエンジンからハイパーパラメータを継承します。再調整せずにエンジン バージョンを採用する方法をご覧ください。
調整バージョン v003 のエンジン バージョンと、2024 年 2 月 22 日より前にリリースされたエンジン バージョンでは、ハイパーパラメータの継承はサポートされていませんが、これらのバージョンはハイパーパラメータのソースとして使用できます。
エンジンの調整方法
調整をトリガーするには、エンジン構成を作成して管理するをご覧ください。
特に、次のものを選択する必要があります。
エンジンの調整に使用するデータ:
データセットと、データセットの期間内での終了時間を指定します。
エンジンの調整では、選択した終了時間の暦月(ただしその歴月を含まない)までの完全な暦月に基づくラベルと特徴が使用されます。詳細については、データセットの時間範囲をご覧ください。
エンジンの調整に使用するエンジン バージョン:
関連するモデルを使用する事業部門(リテールまたはコマーシャル)に一致するエンジン バージョンを選択します。
モデルに基づいて予想される調査量:
partyInvestigationsPerPeriodHint
を指定します。エンジンの調整、トレーニング、バックテストでこれを使用することにより、AML AI は毎月の調査量に応じてパフォーマンスを確保できます。
エンジン調整の出力
エンジンの調整では、EngineConfig リソースが生成されます。これは、Model リソースの作成に使用できます。
エンジン構成メタデータには、次の指標が含まれています。特に、これらの指標から次のことがわかります。
デフォルトのハイパーパラメータを使用した場合に比べて、エンジンの調整からの想定されるパフォーマンスの向上
データセットの整合性を評価するために使用できる測定(たとえば、さまざまなオペレーションからの特徴ファミリーの欠損値を比較するなど)
指標名 | 指標の説明 | 指標値の例 |
---|---|---|
ExpectedRecallPreTuning | エンジン バージョンのデフォルトのハイパーパラメータを使用するときにテストセットで測定される再現率の指標。
この再現率の測定では、 |
{ "recallValues": [ { "partyInvestigationsPerPeriod": 5000, "recallValue": 0.72, "scoreThreshold": 0.42, }, ], } |
ExpectedRecallPostTuning | 調整されたハイパーパラメータを使用するときにテストセットで測定される再現率の指標。
この再現率の測定では、 |
{ "recallValues": [ { "partyInvestigationsPerPeriod": 5000, "recallValue": 0.80, "scoreThreshold": 0.43, }, ], } |
欠損 |
各特徴ファミリーのすべての特徴の欠損値の割合。 理想的には、すべての AML AI 特徴ファミリーで、欠損が 0 に近いことが推奨されます。これらの特徴ファミリーの基礎となるデータが統合に使用できない場合、例外が発生する可能性があります。 調整、トレーニング、評価、予測の間の特徴ファミリーの値の大幅な変化は、使用されるデータセットに不整合があることを示している可能性があります。 |
{ "featureFamilies": [ { "featureFamily": "unusual_wire_credit_activity", "missingnessValue": 0.00, }, ... ... { "featureFamily": "party_supplementary_data_id_3", "missingnessValue": 0.45, }, ], } |
再調整せずにエンジン バージョンを導入する方法
以前のエンジン構成のハイパーパラメータを再利用するには、ハイパーパラメータを継承するエンジン構成を作成するセクション([エンジン構成の作成と管理] ページ)をご覧ください。特に、次のものを選択する必要があります。
- ハイパーパラメータのソースタイプ:
hyperparameterSourceType
としてINHERITED
を選択します。ソースタイプを指定しない場合、下位互換性を確保するために、ハイパーパラメータのソースタイプはTUNING
に設定されます。 - ハイパーパラメータのソース:
hyperparameterSource
オブジェクトでソースのエンジン構成の完全なリソース名を指定します。ソースエンジン構成の出力は、新しいエンジン構成に使用されます。移行元のエンジン構成は、現在使用している同じ調整エンジン バージョン内の以前のエンジン バージョンで作成されている必要があります。 - エンジン構成に使用するエンジン バージョン: 使用するモデルの事業部門(小売またはコマーシャル)に一致するエンジン バージョンを選択します。ハイパーパラメータを継承する場合は、事業部門がハイパーパラメータ ソースに使用される事業部門と一致する必要があります。
継承時の出力とリネージ
別のエンジン バージョンからハイパーパラメータを継承すると、EngineConfig リソースが作成され、これを使用して、ソースエンジン構成のハイパーパラメータを使用してモデルリソースを作成できます。
リネージの場合、別のエンジン構成からハイパーパラメータを継承するときに、EngineConfig リソースの次のフィールドは次のように設定されます。
hyperparameterSourceType
:INHERITED
hyperparameterSource
: ハイパーパラメータのソースとして使用されるエンジン構成tuning
: 元のtuning
オブジェクト。元のエンジン調整に使用されたデータセット(primaryDataset
)への参照と、トレーニング用の特徴の生成(endTime
)に使用されたデータの取得元の最新の時刻が含まれます。performanceTarget
: 元のperformanceTarget
オブジェクト。指定されたモデルに基づいて予想される調査量(partyInvestigationsPerPeriodHint
)を含む。- 元のエンジン調整からのエンジン構成メタデータ