ML-инженер использовал байесовскую оптимизацию в SageMaker для настройки гиперпараметров и оптимизировал точность (precision). Теперь он хочет оптимизировать полноту (recall) и расширить диапазон поиска для некоторых гиперпараметров, включая предыдущий диапазон. Какой подход позволит выполнить новую задачу настройки за наименьшее время?

Теплая загрузка (warm-start) позволяет использовать результаты предыдущей задачи настройки гиперпараметров в качестве начальных точек для новой задачи. Это значительно сокращает время поиска оптимальных гиперпараметров, поскольку алгоритм уже имеет представление о перспективных областях пространства поиска. В данном случае, инженер может использовать предыдущие результаты для оптимизации полноты и расширения диапазона поиска, не начиная с нуля. Контрольные точки (checkpointing) полезны для возобновления прерванной задачи, но не для ускорения новой задачи с измененной целью. Использование того же случайного начального параметра не гарантирует ускорения, так как цель оптимизации изменилась. Параллельный запуск задач не является самым быстрым подходом, так как каждая задача будет начинать поиск с нуля, не используя предыдущие знания.