あるMLチームが SageMaker 自動モデルチューニング（AMT）で50試行の Bayesian 最適化を完了した。追加の計算予算が確保できたため、前回の探索履歴を活かしてさらにハイパーパラメータを改善したい。新たなジョブで効率的に探索を継続する最適な方法を選択せよ。
AMT の Warm Start は完了済み親ジョブの試行履歴を引き継ぎ、Bayesian 代理モデルが連続して機能するため新規ジョブでも効率的な探索が継続できる。
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