AI Platform Optimizer i HyperTune su dvije različite funkcije koje nudi Google Cloud AI Platform za optimizaciju obuke modela mašinskog učenja. Iako oba imaju za cilj poboljšanje performansi modela, razlikuju se po svojim pristupima i funkcionalnostima.
AI Platform Optimizer je funkcija koja automatski istražuje prostor hiperparametara kako bi pronašla najbolji skup hiperparametara za obuku modela. Hiperparametri su postavke koje određuju ponašanje i performanse modela, kao što su brzina učenja, veličina serije i jačina regularizacije. AI Platform Optimizer koristi tehniku zvanu Bayesova optimizacija za efikasno traženje optimalnih hiperparametara.
Bayesova optimizacija radi tako što se konstruiše probabilistički model ciljne funkcije, koji predstavlja performanse modela u odnosu na hiperparametre. Ovaj model se zatim koristi za predlaganje novih skupova hiperparametara za procjenu. Iterativnom evaluacijom i ažuriranjem modela, AI Platform Optimizer postepeno konvergira do najboljeg skupa hiperparametara. Ovaj automatizovani proces štedi vreme i trud u poređenju sa ručnim podešavanjem hiperparametara.
S druge strane, HyperTune je funkcija koja korisnicima omogućava ručno podešavanje hiperparametara. Pruža okvir za definiranje i izvođenje poslova podešavanja hiperparametara, gdje se paralelno izvode višestruka izvođenja obuke s različitim konfiguracijama hiperparametara. HyperTune pruža fleksibilnost za određivanje hiperparametara za podešavanje, njihovih prostora za pretraživanje i algoritma pretraživanja koji treba koristiti.
Uz HyperTune, korisnici imaju veću kontrolu nad procesom podešavanja hiperparametara. Oni mogu definirati prostor pretraživanja za svaki hiperparametar, kao što je specificiranje raspona ili diskretnog skupa vrijednosti. HyperTune podržava različite algoritme pretraživanja, uključujući pretragu po mreži, nasumično pretraživanje i napredniju Bayesovu optimizaciju. Korisnici također mogu odrediti ciljnu metriku za optimizaciju, kao što je tačnost ili srednja kvadratna greška.
AI Platform Optimizer automatizuje proces podešavanja hiperparametara koristeći Bayesovu optimizaciju, dok HyperTune pruža okvir za ručno podešavanje hiperparametara sa većom fleksibilnošću i kontrolom.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi AI optimizator platforme:
- Koja je uloga optimizatora AI platforme u pokretanju probnih procesa?
- Koja su tri pojma koja treba razumjeti da bi se koristio AI Platform Optimizer?
- Kako se AI Platform Optimizer može koristiti za optimizaciju sistema ne-mašinskog učenja?
- Koja je svrha AI Platform Optimizer-a koji je razvio Google AI tim?