AI Platform Optimizer ja HyperTune ovat kaksi erillistä ominaisuutta, jotka Google Cloud AI Platform tarjoaa koneoppimismallien koulutuksen optimointiin. Vaikka molemmilla pyritään parantamaan mallin suorituskykyä, ne eroavat lähestymistavoistaan ja toiminnallisuuksistaan.
AI Platform Optimizer on ominaisuus, joka tutkii automaattisesti hyperparametritilaa löytääkseen parhaan hyperparametrijoukon mallin harjoittelua varten. Hyperparametrit ovat asetuksia, jotka määrittävät mallin käyttäytymisen ja suorituskyvyn, kuten oppimisnopeuden, erän koon ja regularisoinnin voimakkuuden. AI Platform Optimizer käyttää tekniikkaa nimeltä Bayesin optimointi optimaalisten hyperparametrien tehokkaaseen etsimiseen.
Bayesin optimointi toimii rakentamalla todennäköisyysmallin tavoitefunktiosta, joka edustaa mallin suorituskykyä hyperparametrien suhteen. Tätä mallia käytetään sitten ehdottamaan uusia arvioitavia hyperparametrijoukkoja. Iteratiivisesti arvioimalla ja päivittämällä mallia, AI Platform Optimizer konvergoi vähitellen parhaiden hyperparametrien joukkoon. Tämä automatisoitu prosessi säästää aikaa ja vaivaa verrattuna manuaaliseen hyperparametrien viritykseen.
Toisaalta HyperTune on ominaisuus, jonka avulla käyttäjät voivat suorittaa hyperparametrien virityksen manuaalisesti. Se tarjoaa puitteet hyperparametrien viritystöiden määrittämiselle ja suorittamiselle, joissa suoritetaan useita harjoitusajoja eri hyperparametrikonfiguraatioilla rinnakkain. HyperTune tarjoaa joustavuuden määrittää viritettävät hyperparametrit, niiden hakutilat ja käytettävä hakualgoritmi.
HyperTunen avulla käyttäjät voivat paremmin hallita hyperparametrien viritysprosessia. He voivat määrittää hakutilan jokaiselle hyperparametrille, kuten määrittää alueen tai erillisen arvojoukon. HyperTune tukee erilaisia hakualgoritmeja, mukaan lukien ruudukkohaku, satunnaishaku ja edistyneempi Bayesin optimointi. Käyttäjät voivat myös määrittää optimoitavan tavoitemittarin, kuten tarkkuuden tai keskineliövirheen.
AI Platform Optimizer automatisoi hyperparametrien viritysprosessin käyttämällä Bayesin optimointia, kun taas HyperTune tarjoaa puitteet manuaaliselle hyperparametrien virittämiselle joustavammin ja hallittavina.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen AI-alustan optimoija:
- Mikä on AI Platform Optimizerin rooli kokeilujen suorittamisessa?
- Mitkä ovat kolme termiä, jotka on ymmärrettävä AI Platform Optimizerin käyttämiseksi?
- Kuinka AI Platform Optimizer -sovellusta voidaan käyttää muiden kuin koneoppimisjärjestelmien optimointiin?
- Mikä on Googlen AI-tiimin kehittämän AI Platform Optimizerin tarkoitus?