以下のユースケースでは、さまざまなコンピューティングリソース上で AutoML (自動機械学習) ハイパーパラメータチューニング実験を実行する方法を説明します。
| ケース | 説明 |
|---|---|
| MaxCompute k-means クラスタリングのベストプラクティス | MaxCompute コンピューティングリソース上でハイパーパラメータチューニング実験を送信する方法を説明します。この実験では、k-means クラスタリングおよびモデル評価コンポーネントを実行し、k-means クラスタリングアルゴリズムの最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけます。 |
| DLC MNIST トレーニングのベストプラクティス | DLC コンピューティングリソース上でハイパーパラメータチューニングの AutoML 実験を送信する方法を説明します。 |