AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი და HyperTune არის ორი განსხვავებული ფუნქცია, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud AI პლატფორმა მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგის ოპტიმიზაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე მიზნად ისახავს მოდელის მუშაობის გაუმჯობესებას, ისინი განსხვავდებიან თავიანთი მიდგომებითა და ფუნქციონალობით.
AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი არის ფუნქცია, რომელიც ავტომატურად იკვლევს ჰიპერპარამეტრულ სივრცეს, რათა მოძებნოს ჰიპერპარამეტრების საუკეთესო ნაკრები მოდელის მომზადებისთვის. ჰიპერპარამეტრები არის პარამეტრები, რომლებიც განსაზღვრავენ მოდელის ქცევას და შესრულებას, როგორიცაა სწავლის სიჩქარე, ჯგუფის ზომა და რეგულაციის სიძლიერე. AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი იყენებს ტექნიკას, სახელწოდებით Bayesian ოპტიმიზაცია, რათა ეფექტურად მოძებნოს ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრები.
ბაიზის ოპტიმიზაცია მუშაობს ობიექტური ფუნქციის ალბათური მოდელის აგებით, რომელიც წარმოადგენს მოდელის შესრულებას ჰიპერპარამეტრებთან მიმართებაში. ეს მოდელი შემდეგ გამოიყენება ჰიპერპარამეტრების ახალი ნაკრების შესაფასებლად. მოდელის განმეორებითი შეფასებითა და განახლებით, AI Platform Optimizer თანდათან გადადის ჰიპერპარამეტრების საუკეთესო ნაკრებთან. ეს ავტომატიზირებული პროცესი დაზოგავს დროსა და ძალისხმევას ხელით ჰიპერპარამეტრის რეგულირებასთან შედარებით.
მეორეს მხრივ, HyperTune არის ფუნქცია, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ხელით შეასრულონ ჰიპერპარამეტრის დარეგულირება. ის უზრუნველყოფს ჩარჩოს ჰიპერპარამეტრების დარეგულირების სამუშაოების განსაზღვრისა და გაშვებისთვის, სადაც პარალელურად შესრულდება მრავალი ტრენინგი სხვადასხვა ჰიპერპარამეტრის კონფიგურაციით. HyperTune უზრუნველყოფს მოქნილობას, რომ დააკონკრეტოთ დასარეგულირებელი ჰიპერპარამეტრები, მათი საძიებო სივრცეები და გამოსაყენებელი საძიებო ალგორითმი.
HyperTune-ით მომხმარებლებს უფრო მეტი კონტროლი აქვთ ჰიპერპარამეტრების დარეგულირების პროცესზე. მათ შეუძლიათ განსაზღვრონ საძიებო სივრცე თითოეული ჰიპერპარამეტრისთვის, როგორიცაა დიაპაზონის ან მნიშვნელობების დისკრეტული ნაკრების მითითება. HyperTune მხარს უჭერს სხვადასხვა საძიებო ალგორითმს, მათ შორის ბადის ძიებას, შემთხვევით ძიებას და უფრო მოწინავე ბაიესის ოპტიმიზაციას. მომხმარებლებს ასევე შეუძლიათ მიუთითონ ოპტიმიზაციის მიზნობრივი მეტრიკა, როგორიცაა სიზუსტე ან საშუალო კვადრატული შეცდომა.
AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი ავტომატიზირებს ჰიპერპარამეტრების დარეგულირების პროცესს ბაიესის ოპტიმიზაციის გამოყენებით, ხოლო HyperTune უზრუნველყოფს ჩარჩოს ხელით ჰიპერპარამეტრების რეგულირებისთვის მეტი მოქნილობით და კონტროლით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი:
- რა როლი აქვს AI პლატფორმის ოპტიმიზატორს საცდელებში?
- რა არის სამი ტერმინი, რომელიც უნდა გავიგოთ AI Platform Optimizer-ის გამოსაყენებლად?
- როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი არამანქანური სწავლების სისტემების ოპტიმიზაციისთვის?
- რა არის Google AI გუნდის მიერ შემუშავებული AI Platform Optimizer-ის მიზანი?