Sa larangan ng machine learning, ang mga hyperparameter ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy sa pagganap at pag-uugali ng isang algorithm. Ang mga hyperparameter ay mga parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Hindi sila natutunan sa panahon ng pagsasanay; sa halip, kinokontrol nila ang proseso ng pag-aaral mismo. Sa kaibahan, ang mga parameter ng modelo ay natutunan sa panahon ng pagsasanay, tulad ng mga timbang sa isang neural network.
Suriin natin ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter na karaniwang makikita sa mga algorithm ng machine learning:
1. Rate ng Pagkatuto (α): Ang rate ng pagkatuto ay isang hyperparameter na kumokontrol kung gaano namin inaayos ang mga timbang ng aming network na may kinalaman sa gradient ng pagkawala. Ang isang mataas na rate ng pagkatuto ay maaaring humantong sa pag-overshoot, kung saan ang mga parameter ng modelo ay mabilis na nagbabago, habang ang isang mababang rate ng pagkatuto ay maaaring magdulot ng mabagal na convergence.
2. Bilang ng mga Nakatagong Unit/Layer: Sa mga neural network, ang bilang ng mga nakatagong unit at layer ay mga hyperparameter na tumutukoy sa pagiging kumplikado ng modelo. Mas maraming nakatagong unit o layer ang maaaring makakuha ng mas kumplikadong mga pattern ngunit maaari ring humantong sa overfitting.
3. Pag-andar ng Pag-activate: Ang pagpili ng activation function, gaya ng ReLU (Rectified Linear Unit) o Sigmoid, ay isang hyperparameter na nakakaapekto sa non-linearity ng modelo. Ang iba't ibang activation function ay may iba't ibang katangian at maaaring makaapekto sa bilis ng pag-aaral at performance ng modelo.
4. Laki ng Batch: Ang laki ng batch ay ang bilang ng mga halimbawa ng pagsasanay na ginamit sa isang pag-ulit. Ito ay isang hyperparameter na nakakaapekto sa bilis at katatagan ng pagsasanay. Maaaring pabilisin ng mas malalaking laki ng batch ang pagsasanay ngunit maaaring magresulta sa hindi gaanong tumpak na mga update, habang ang mas maliliit na laki ng batch ay maaaring magbigay ng mas tumpak na mga update ngunit may mas mabagal na pagsasanay.
5. Lakas ng Regularisasyon: Regularization ay isang pamamaraan na ginagamit upang maiwasan ang overfitting sa pamamagitan ng pagdaragdag ng termino ng parusa sa loss function. Ang lakas ng regularization, gaya ng λ sa L2 regularization, ay isang hyperparameter na kumokontrol sa epekto ng termino ng regularization sa kabuuang pagkawala.
6. Rate ng Pag-dropout: Ang dropout ay isang regularization technique kung saan ang mga random na piniling neuron ay binabalewala sa panahon ng pagsasanay. Ang dropout rate ay isang hyperparameter na tumutukoy sa posibilidad ng pag-drop out ng isang neuron. Nakakatulong itong maiwasan ang overfitting sa pamamagitan ng pagpasok ng ingay habang nagsasanay.
7. Sukat ng Kernel: Sa convolutional neural network (CNNs), ang kernel size ay isang hyperparameter na tumutukoy sa laki ng filter na inilapat sa input data. Ang iba't ibang laki ng kernel ay kumukuha ng iba't ibang antas ng detalye sa input data.
8. Bilang ng mga Puno (sa Random Forest): Sa mga pamamaraan ng ensemble tulad ng Random Forest, ang bilang ng mga puno ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga puno ng desisyon sa kagubatan. Ang pagpapataas ng bilang ng mga puno ay maaaring mapabuti ang pagganap ngunit din dagdagan ang computational gastos.
9. C sa Support Vector Machines (SVM): Sa SVM, ang C ay isang hyperparameter na kumokontrol sa trade-off sa pagitan ng pagkakaroon ng maayos na hangganan ng desisyon at pag-uuri ng tama sa mga punto ng pagsasanay. Ang isang mas mataas na halaga ng C ay humahantong sa isang mas kumplikadong hangganan ng desisyon.
10. Bilang ng mga Cluster (sa K-Means): Sa mga clustering algorithm tulad ng K-Means, ang bilang ng mga cluster ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga cluster na dapat matukoy ng algorithm sa data. Ang pagpili ng tamang bilang ng mga cluster ay mahalaga para sa makabuluhang mga resulta ng clustering.
Ang mga halimbawang ito ay naglalarawan ng magkakaibang katangian ng mga hyperparameter sa mga algorithm ng machine learning. Ang pag-tune ng mga hyperparameter ay isang kritikal na hakbang sa workflow ng machine learning para ma-optimize ang performance at generalization ng modelo. Ang paghahanap ng grid, random na paghahanap, at pag-optimize ng Bayesian ay mga karaniwang pamamaraan na ginagamit upang mahanap ang pinakamahusay na hanay ng mga hyperparameter para sa isang partikular na problema.
Ang mga hyperparameter ay mahahalagang bahagi sa mga algorithm ng machine learning na nakakaimpluwensya sa gawi at performance ng modelo. Ang pag-unawa sa papel ng mga hyperparameter at kung paano epektibong ibagay ang mga ito ay napakahalaga para sa pagbuo ng mga matagumpay na modelo ng machine learning.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Teksto sa pagsasalita
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
- Ano ang TensorBoard?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning