AI Platform Optimizer і HyperTune — це дві різні функції, які пропонує Google Cloud AI Platform для оптимізації навчання моделей машинного навчання. Хоча обидва націлені на покращення продуктивності моделі, вони відрізняються підходами та функціями.
AI Platform Optimizer — це функція, яка автоматично досліджує простір гіперпараметрів, щоб знайти найкращий набір гіперпараметрів для навчання моделі. Гіперпараметри — це параметри, які визначають поведінку та продуктивність моделі, наприклад швидкість навчання, розмір партії та силу регулярізації. AI Platform Optimizer використовує техніку під назвою Байєсова оптимізація для ефективного пошуку оптимальних гіперпараметрів.
Байєсовська оптимізація працює шляхом побудови ймовірнісної моделі цільової функції, яка представляє продуктивність моделі щодо гіперпараметрів. Ця модель потім використовується для пропозиції нових наборів гіперпараметрів для оцінки. Завдяки ітераційній оцінці та оновленню моделі AI Platform Optimizer поступово наближається до найкращого набору гіперпараметрів. Цей автоматизований процес економить час і зусилля порівняно з ручним налаштуванням гіперпараметрів.
З іншого боку, HyperTune — це функція, яка дозволяє користувачам виконувати налаштування гіперпараметрів вручну. Він надає структуру для визначення та виконання завдань налаштування гіперпараметрів, де паралельно виконуються кілька тренувань із різними конфігураціями гіперпараметрів. HyperTune забезпечує гнучкість у визначенні гіперпараметрів для налаштування, їхніх просторів пошуку та алгоритму пошуку для використання.
Завдяки HyperTune користувачі мають більше контролю над процесом налаштування гіперпараметрів. Вони можуть визначати простір пошуку для кожного гіперпараметра, наприклад, вказуючи діапазон або дискретний набір значень. HyperTune підтримує різні алгоритми пошуку, включаючи пошук у сітці, випадковий пошук і більш розширену байєсовську оптимізацію. Користувачі також можуть вказати цільовий показник для оптимізації, наприклад точність або середню квадратичну помилку.
AI Platform Optimizer автоматизує процес налаштування гіперпараметрів за допомогою байєсівської оптимізації, тоді як HyperTune забезпечує структуру для ручного налаштування гіперпараметрів з більшою гнучкістю та контролем.
Інші останні запитання та відповіді щодо AI Оптимізатор платформи:
- Яка роль AI Platform Optimizer у проведенні випробувань?
- Які три терміни необхідно розуміти, щоб використовувати AI Platform Optimizer?
- Як AI Platform Optimizer можна використовувати для оптимізації систем без машинного навчання?
- Яка мета AI Platform Optimizer, розробленого командою Google AI?