AI Platform Optimizer in HyperTune sta dve različni funkciji, ki ju ponuja Google Cloud AI Platform za optimizacijo usposabljanja modelov strojnega učenja. Medtem ko si oba prizadevata izboljšati zmogljivost modela, se razlikujeta v svojih pristopih in funkcionalnostih.
AI Platform Optimizer je funkcija, ki samodejno raziskuje prostor hiperparametrov, da poišče najboljši nabor hiperparametrov za usposabljanje modela. Hiperparametri so nastavitve, ki določajo vedenje in zmogljivost modela, kot so stopnja učenja, velikost serije in moč regulacije. AI Platform Optimizer uporablja tehniko, imenovano Bayesova optimizacija, za učinkovito iskanje optimalnih hiperparametrov.
Bayesova optimizacija deluje tako, da zgradi verjetnostni model ciljne funkcije, ki predstavlja zmogljivost modela glede na hiperparametre. Ta model se nato uporabi za predlaganje novih nizov hiperparametrov za vrednotenje. Z iterativnim ocenjevanjem in posodabljanjem modela se AI Platform Optimizer postopoma približa najboljšemu nizu hiperparametrov. Ta avtomatiziran postopek prihrani čas in trud v primerjavi z ročnim nastavljanjem hiperparametrov.
Po drugi strani pa je HyperTune funkcija, ki uporabnikom omogoča ročno nastavitev hiperparametrov. Zagotavlja ogrodje za definiranje in izvajanje opravil za uravnavanje hiperparametrov, kjer se vzporedno izvaja več izvajanj usposabljanja z različnimi konfiguracijami hiperparametrov. HyperTune nudi prilagodljivost za določanje hiperparametrov za nastavitev, njihovih iskalnih prostorov in iskalnega algoritma za uporabo.
S HyperTune imajo uporabniki večji nadzor nad postopkom prilagajanja hiperparametrov. Določijo lahko iskalni prostor za vsak hiperparameter, na primer določitev obsega ali diskretnega niza vrednosti. HyperTune podpira različne iskalne algoritme, vključno z iskanjem po mreži, naključnim iskanjem in naprednejšo Bayesovo optimizacijo. Uporabniki lahko določijo tudi ciljno metriko za optimizacijo, kot je natančnost ali povprečna kvadratna napaka.
AI Platform Optimizer avtomatizira postopek prilagajanja hiperparametrov z uporabo Bayesove optimizacije, medtem ko HyperTune zagotavlja okvir za ročno prilagajanje hiperparametrov z večjo prilagodljivostjo in nadzorom.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi AI optimizator platforme:
- Kakšna je vloga orodja AI Platform Optimizer pri izvajanju preskusov?
- Katere tri izraze je treba razumeti za uporabo orodja AI Platform Optimizer?
- Kako lahko AI Platform Optimizer uporabimo za optimizacijo sistemov brez strojnega učenja?
- Kaj je namen orodja AI Platform Optimizer, ki ga je razvila skupina Google AI?