Az AI Platform Optimizer és a HyperTune a Google Cloud AI Platform két külön funkciója a gépi tanulási modellek képzésének optimalizálására. Bár mindkettő célja a modell teljesítményének javítása, megközelítésükben és funkcióikban különböznek.
Az AI Platform Optimizer egy olyan funkció, amely automatikusan feltárja a hiperparaméterek terét, hogy megtalálja a legjobb hiperparaméterkészletet a modell betanításához. A hiperparaméterek azok a beállítások, amelyek meghatározzák a modell viselkedését és teljesítményét, például a tanulási sebességet, a kötegméretet és a rendszeresítés erősségét. Az AI Platform Optimizer a Bayes-optimalizálás nevű technikát használja az optimális hiperparaméterek hatékony keresésére.
A Bayes-optimalizálás a célfüggvény valószínűségi modelljének megalkotásával működik, amely a modell teljesítményét reprezentálja a hiperparaméterek tekintetében. Ezt a modellt azután új hiperparaméter-készletek kiértékelésére javasolják. A modell iteratív értékelésével és frissítésével az AI Platform Optimizer fokozatosan konvergál a legjobb hiperparaméterkészlethez. Ez az automatizált folyamat időt és erőfeszítést takarít meg a kézi hiperparaméter-hangoláshoz képest.
Másrészt a HyperTune egy olyan funkció, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a hiperparaméterek manuális hangolását. Keretet biztosít a hiperparaméter-hangolási feladatok meghatározásához és futtatásához, ahol párhuzamosan több, különböző hiperparaméter-konfigurációjú betanítási futtatás fut le. A HyperTune rugalmasságot biztosít a hangolandó hiperparaméterek, azok keresési terei és a használandó keresési algoritmus megadásához.
A HyperTune segítségével a felhasználók jobban szabályozhatják a hiperparaméter-hangolási folyamatot. Meghatározhatják az egyes hiperparaméterek keresési területét, például megadhatnak egy tartományt vagy egy diszkrét értékkészletet. A HyperTune különféle keresési algoritmusokat támogat, beleértve a rácskeresést, a véletlenszerű keresést és a fejlettebb Bayes-optimalizálást. A felhasználók megadhatják az optimalizálandó célmutatót is, például a pontosságot vagy az átlagos négyzetes hibát.
Az AI Platform Optimizer a Bayes-féle optimalizálással automatizálja a hiperparaméter-hangolás folyamatát, míg a HyperTune keretet biztosít a kézi hiperparaméter-hangoláshoz, nagyobb rugalmassággal és vezérléssel.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban AI Platform optimalizáló:
- Mi a szerepe az AI Platform Optimizernek a próbaverziókban?
- Mi az a három kifejezés, amelyet meg kell érteni az AI Platform Optimizer használatához?
- Hogyan használható az AI Platform Optimizer a nem gépi tanulási rendszerek optimalizálására?
- Mi a Google AI csapata által kifejlesztett AI Platform Optimizer célja?