开发者学堂课程【PAL 平台学习路线：机器学习入门到应用：AutoML 在 PAI 里进行自动调参训练】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/855/detail/14235
AutoML 在 PAI 里进行自动调参训练
如何使用 AutoML 在 PAI 里进行自动调参训练
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在 PAI 里面创建一个 AI 空间，从 AutoML 选择刚刚创建的项目进入机器学习。在首页可以选择从模板开始创建。本次教程以雾霾天气实验为例。打开该试验后点击上方的 AutoML，选择需要调参的算法，当有多个算法时选择一个。PAI提供了很多算法，可以帮助自动调参。
选取 RANDOM-SEARCH 这个算法为优化方式，在迭代次数选择5，就代表会进行5轮。之后训练产生5个模型并进行排序。自定义范围不能超过系统给定的时间。可以从4个评估标准中选择一个去评估模型。保存模型数量只能是1-5，它会根据所选择的评估标准对模型进行排名。最终保存排名比较在前的几个模型。
使用自动调参的算法旁边会出现绿色小标：
先单机运行，就可以查看调参运行详情了。这个数据指标可以查看当前运行的进程和各模型的运行状态。单机日志获得参数。可以查看每一个候选模型的日志和参数。
图标是超参迭代的对比：
可以查看每一轮数据更新之后评估指标增长的趋势。
训练完成之后自动调参出的最优模型将会保存在左侧导航栏的模型里。打开模型实验，点对应文件夹就可以看到。
