AI platformas optimizētājs un HyperTune ir divas atšķirīgas funkcijas, ko piedāvā Google Cloud AI platforma, lai optimizētu mašīnmācīšanās modeļu apmācību. Lai gan abu mērķis ir uzlabot modeļa veiktspēju, to pieejas un funkcijas atšķiras.
AI platformas optimizētājs ir līdzeklis, kas automātiski pēta hiperparametru telpu, lai atrastu labāko hiperparametru kopu modeļa apmācībai. Hiperparametri ir iestatījumi, kas nosaka modeļa uzvedību un veiktspēju, piemēram, mācīšanās ātrumu, partijas lielumu un regularizācijas stiprumu. AI platformas optimizētājs izmanto paņēmienu, ko sauc par Bajesa optimizāciju, lai efektīvi meklētu optimālos hiperparametrus.
Bajesa optimizācija darbojas, konstruējot mērķa funkcijas varbūtības modeli, kas atspoguļo modeļa veiktspēju attiecībā pret hiperparametriem. Pēc tam šo modeli izmanto, lai ieteiktu jaunas hiperparametru kopas, ko novērtēt. Iteratīvi novērtējot un atjauninot modeli, AI platformas optimizētājs pakāpeniski saplūst ar labāko hiperparametru kopu. Šis automatizētais process ietaupa laiku un pūles, salīdzinot ar manuālo hiperparametru regulēšanu.
No otras puses, HyperTune ir funkcija, kas lietotājiem ļauj manuāli veikt hiperparametru regulēšanu. Tas nodrošina ietvaru hiperparametru regulēšanas darbu definēšanai un palaišanai, kur paralēli tiek izpildīti vairāki treniņi ar dažādām hiperparametru konfigurācijām. HyperTune nodrošina elastību, lai norādītu noregulējamos hiperparametrus, to meklēšanas laukumus un izmantojamo meklēšanas algoritmu.
Izmantojot HyperTune, lietotājiem ir lielāka kontrole pār hiperparametru regulēšanas procesu. Tie var definēt meklēšanas vietu katram hiperparametram, piemēram, norādot diapazonu vai diskrētu vērtību kopu. HyperTune atbalsta dažādus meklēšanas algoritmus, tostarp režģa meklēšanu, izlases veida meklēšanu un progresīvāku Bajesa optimizāciju. Lietotāji var arī norādīt optimizējamo mērķa metriku, piemēram, precizitāti vai vidējo kļūdu kvadrātā.
AI platformas optimizētājs automatizē hiperparametru regulēšanas procesu, izmantojot Bajesa optimizāciju, savukārt HyperTune nodrošina manuālu hiperparametru regulēšanu ar lielāku elastību un kontroli.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par AI platformas optimizētājs:
- Kāda ir AI platformas optimizētāja loma izmēģinājumu izpildē?
- Kādi ir trīs termini, kas jāsaprot, lai izmantotu AI platformas optimizētāju?
- Kā AI platformas optimizētāju var izmantot, lai optimizētu sistēmas, kas nav mašīnmācības?
- Kāds ir Google AI komandas izstrādātā AI platformas optimizētāja mērķis?