AI Platform Optimizer i HyperTune to dwie odrębne funkcje oferowane przez Google Cloud AI Platform do optymalizacji uczenia modeli uczenia maszynowego. Chociaż oba mają na celu poprawę wydajności modelu, różnią się podejściem i funkcjonalnością.
AI Platform Optimizer to funkcja, która automatycznie eksploruje przestrzeń hiperparametrów, aby znaleźć najlepszy zestaw hiperparametrów do trenowania modelu. Hiperparametry to ustawienia, które określają zachowanie i wydajność modelu, takie jak szybkość uczenia się, wielkość partii i siła regularyzacji. AI Platform Optimizer wykorzystuje technikę zwaną optymalizacją bayesowską do wydajnego wyszukiwania optymalnych hiperparametrów.
Optymalizacja bayesowska polega na konstruowaniu probabilistycznego modelu funkcji celu, który reprezentuje wydajność modelu w odniesieniu do hiperparametrów. Model ten jest następnie używany do sugerowania nowych zestawów hiperparametrów do oceny. Dzięki iteracyjnej ocenie i aktualizacji modelu AI Platform Optimizer stopniowo dopasowuje się do najlepszego zestawu hiperparametrów. Ten zautomatyzowany proces oszczędza czas i wysiłek w porównaniu z ręcznym strojeniem hiperparametrów.
Z drugiej strony HyperTune to funkcja, która umożliwia użytkownikom ręczne dostrajanie parametrów. Zapewnia strukturę do definiowania i uruchamiania zadań dostrajania hiperparametrów, w których równolegle wykonywanych jest wiele przebiegów szkoleniowych z różnymi konfiguracjami hiperparametrów. HyperTune zapewnia elastyczność w określaniu hiperparametrów do strojenia, ich przestrzeni wyszukiwania i algorytmu wyszukiwania, który ma być używany.
Dzięki HyperTune użytkownicy mają większą kontrolę nad procesem strojenia hiperparametrów. Mogą definiować przestrzeń wyszukiwania dla każdego hiperparametru, na przykład określając zakres lub dyskretny zestaw wartości. HyperTune obsługuje różne algorytmy wyszukiwania, w tym wyszukiwanie siatki, wyszukiwanie losowe i bardziej zaawansowaną optymalizację bayesowską. Użytkownicy mogą również określić obiektywną metrykę do optymalizacji, taką jak dokładność lub błąd średniokwadratowy.
AI Platform Optimizer automatyzuje proces dostrajania hiperparametrów za pomocą optymalizacji bayesowskiej, podczas gdy HyperTune zapewnia ramy do ręcznego dostrajania hiperparametrów z większą elastycznością i kontrolą.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Optymalizator platformy AI:
- Jaka jest rola narzędzia AI Platform Optimizer w uruchamianiu wersji próbnych?
- Jakie trzy terminy należy zrozumieć, aby korzystać z narzędzia AI Platform Optimizer?
- W jaki sposób można wykorzystać narzędzie AI Platform Optimizer do optymalizacji systemów innych niż systemy uczenia maszynowego?
- Jaki jest cel narzędzia AI Platform Optimizer opracowanego przez zespół Google AI?