Explanation:
ボックス1：はい
ハイパーパラメータは、トレーニングプロセス自体を管理するモデルをトレーニングするために選択する調整可能なパラメータです。Azure Machine Learningを使用すると、ハイパーパラメーターの探索を効率的に自動化できるため、時間とリソースを大幅に節約できます。ハイパーパラメータ値の範囲とトレーニング実行の最大数を指定します。次に、システムは、異なるパラメーター構成で複数の同時実行を自動的に開始し、選択したメトリックによって測定された、最高のパフォーマンスをもたらす構成を見つけます。パフォーマンスの低いトレーニング実行は自動的に早期に終了し、コンピューティングリソースの浪費を減らします。これらのリソースは、代わりに他のハイパーパラメータ構成を調査するために使用されます。
ボックス2：はい
uniform（low、high）-低と高の間で均一に分散された値を返しますボックス3：ベイジアンサンプリングは現在、早期終了ポリシーをサポートしていません。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters