Ang AI Platform Optimizer at HyperTune ay dalawang natatanging feature na inaalok ng Google Cloud AI Platform para sa pag-optimize ng pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Bagama't parehong naglalayong pahusayin ang pagganap ng modelo, naiiba ang mga ito sa kanilang mga diskarte at functionality.
Ang AI Platform Optimizer ay isang feature na awtomatikong nag-explore sa hyperparameter space upang mahanap ang pinakamagandang hanay ng mga hyperparameter para sa pagsasanay ng isang modelo. Ang mga hyperparameter ay ang mga setting na tumutukoy sa pag-uugali at pagganap ng isang modelo, gaya ng rate ng pagkatuto, laki ng batch, at lakas ng regularization. Gumagamit ang AI Platform Optimizer ng pamamaraan na tinatawag na Bayesian optimization upang mahusay na maghanap para sa pinakamainam na hyperparameter.
Gumagana ang Bayesian optimization sa pamamagitan ng pagbuo ng isang probabilistikong modelo ng layunin ng function, na kumakatawan sa pagganap ng modelo na may paggalang sa mga hyperparameter. Ang modelong ito ay ginamit upang magmungkahi ng mga bagong hanay ng mga hyperparameter na susuriin. Sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagsusuri at pag-update ng modelo, ang AI Platform Optimizer ay unti-unting nagtatagpo sa pinakamahusay na hanay ng mga hyperparameter. Ang automated na prosesong ito ay nakakatipid ng oras at pagsisikap kumpara sa manu-manong hyperparameter tuning.
Sa kabilang banda, ang HyperTune ay isang feature na nagbibigay-daan sa mga user na manu-manong magsagawa ng hyperparameter tuning. Nagbibigay ito ng balangkas para sa pagtukoy at pagpapatakbo ng mga trabaho sa pag-tune ng hyperparameter, kung saan ang maraming pagsasanay na tumatakbo na may iba't ibang mga pagsasaayos ng hyperparameter ay isinasagawa nang magkatulad. Nagbibigay ang HyperTune ng kakayahang umangkop upang tukuyin ang mga hyperparameter na itutune, ang kanilang mga espasyo sa paghahanap, at ang algorithm ng paghahanap na gagamitin.
Sa HyperTune, ang mga user ay may higit na kontrol sa proseso ng hyperparameter tuning. Maaari nilang tukuyin ang espasyo sa paghahanap para sa bawat hyperparameter, tulad ng pagtukoy ng hanay o discrete set ng mga value. Sinusuportahan ng HyperTune ang iba't ibang algorithm sa paghahanap, kabilang ang paghahanap sa grid, random na paghahanap, at ang mas advanced na Bayesian optimization. Maaari ding tukuyin ng mga user ang layuning sukatan na i-optimize, gaya ng katumpakan o mean squared error.
Ang AI Platform Optimizer ay nag-automate sa proseso ng hyperparameter tuning sa pamamagitan ng paggamit ng Bayesian optimization, habang ang HyperTune ay nagbibigay ng framework para sa manu-manong hyperparameter tuning na may higit na flexibility at kontrol.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa AI Platform Optimizer:
- Ano ang papel ng AI Platform Optimizer sa pagpapatakbo ng mga pagsubok?
- Ano ang tatlong termino na kailangang maunawaan upang magamit ang AI Platform Optimizer?
- Paano magagamit ang AI Platform Optimizer para i-optimize ang mga non-machine-learning system?
- Ano ang layunin ng AI Platform Optimizer na binuo ng Google AI Team?