AI Platform Optimizer și HyperTune sunt două caracteristici distincte oferite de Google Cloud AI Platform pentru optimizarea antrenării modelelor de învățare automată. Deși ambele urmăresc să îmbunătățească performanța modelului, ele diferă în abordări și funcționalități.
AI Platform Optimizer este o caracteristică care explorează automat spațiul de hiperparametri pentru a găsi cel mai bun set de hiperparametri pentru antrenarea unui model. Hiperparametrii sunt setările care determină comportamentul și performanța unui model, cum ar fi rata de învățare, dimensiunea lotului și puterea de regularizare. AI Platform Optimizer folosește o tehnică numită optimizare bayesiană pentru a căuta eficient hiperparametrii optimi.
Optimizarea bayesiană funcționează prin construirea unui model probabilistic al funcției obiectiv, care reprezintă performanța modelului în raport cu hiperparametrii. Acest model este apoi folosit pentru a sugera noi seturi de hiperparametri de evaluat. Prin evaluarea și actualizarea iterativă a modelului, AI Platform Optimizer converge treptat către cel mai bun set de hiperparametri. Acest proces automatizat economisește timp și efort în comparație cu reglarea manuală a hiperparametrilor.
Pe de altă parte, HyperTune este o caracteristică care permite utilizatorilor să efectueze reglajul hiperparametrului manual. Acesta oferă un cadru pentru definirea și rularea joburilor de reglare a hiperparametrilor, în care mai multe rulări de antrenament cu diferite configurații de hiperparametri sunt executate în paralel. HyperTune oferă flexibilitatea de a specifica hiperparametrii de reglat, spațiile lor de căutare și algoritmul de căutare de utilizat.
Cu HyperTune, utilizatorii au mai mult control asupra procesului de reglare a hiperparametrului. Ei pot defini spațiul de căutare pentru fiecare hiperparametru, cum ar fi specificarea unui interval sau a unui set discret de valori. HyperTune acceptă diverși algoritmi de căutare, inclusiv căutarea în grilă, căutarea aleatorie și optimizarea Bayesiană mai avansată. Utilizatorii pot specifica, de asemenea, valoarea obiectivă de optimizat, cum ar fi acuratețea sau eroarea pătratică medie.
AI Platform Optimizer automatizează procesul de reglare a hiperparametrilor utilizând optimizarea bayesiană, în timp ce HyperTune oferă un cadru pentru reglarea manuală a hiperparametrilor cu mai multă flexibilitate și control.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Optimizator de platformă AI:
- Care este rolul AI Platform Optimizer în derularea testelor?
- Care sunt cei trei termeni care trebuie înțeleși pentru a utiliza AI Platform Optimizer?
- Cum poate fi utilizat AI Platform Optimizer pentru a optimiza sistemele care nu sunt de învățare automată?
- Care este scopul AI Platform Optimizer dezvoltat de echipa Google AI?