AI Platform Optimizer i HyperTune són dues funcions diferents que ofereix Google Cloud AI Platform per optimitzar la formació dels models d'aprenentatge automàtic. Tot i que tots dos tenen com a objectiu millorar el rendiment del model, es diferencien en els seus enfocaments i funcionalitats.
AI Platform Optimizer és una funció que explora automàticament l'espai d'hiperparàmetres per trobar el millor conjunt d'hiperparàmetres per entrenar un model. Els hiperparàmetres són els paràmetres que determinen el comportament i el rendiment d'un model, com ara la taxa d'aprenentatge, la mida del lot i la força de regularització. AI Platform Optimizer utilitza una tècnica anomenada optimització bayesiana per cercar de manera eficient els hiperparàmetres òptims.
L'optimització bayesiana funciona mitjançant la construcció d'un model probabilístic de la funció objectiu, que representa el rendiment del model respecte als hiperparàmetres. Aquest model s'utilitza llavors per suggerir nous conjunts d'hiperparàmetres per avaluar. Mitjançant l'avaluació i l'actualització iterativa del model, AI Platform Optimizer convergeix gradualment cap al millor conjunt d'hiperparàmetres. Aquest procés automatitzat estalvia temps i esforç en comparació amb l'ajust manual d'hiperparàmetres.
D'altra banda, HyperTune és una característica que permet als usuaris realitzar l'ajustament dels hiperparàmetres manualment. Proporciona un marc per definir i executar treballs d'ajustament d'hiperparàmetres, on s'executen en paral·lel múltiples execucions d'entrenament amb diferents configuracions d'hiperparàmetres. HyperTune ofereix la flexibilitat d'especificar els hiperparàmetres que cal ajustar, els seus espais de cerca i l'algoritme de cerca que cal utilitzar.
Amb HyperTune, els usuaris tenen més control sobre el procés d'ajustament dels hiperparàmetres. Poden definir l'espai de cerca per a cada hiperparàmetre, com ara especificar un rang o un conjunt discret de valors. HyperTune admet diversos algorismes de cerca, com ara la cerca en quadrícula, la cerca aleatòria i l'optimització bayesiana més avançada. Els usuaris també poden especificar la mètrica objectiva a optimitzar, com ara la precisió o l'error quadrat mitjà.
AI Platform Optimizer automatitza el procés d'ajustament dels hiperparàmetres mitjançant l'optimització bayesiana, mentre que HyperTune proporciona un marc per a l'ajustament manual dels hiperparàmetres amb més flexibilitat i control.
Altres preguntes i respostes recents sobre Optimitzador de plataformes AI:
- Quin és el paper de AI Platform Optimizer en l'execució de proves?
- Quins són els tres termes que cal entendre per utilitzar AI Platform Optimizer?
- Com es pot utilitzar AI Platform Optimizer per optimitzar sistemes que no són d'aprenentatge automàtic?
- Quin és l'objectiu de AI Platform Optimizer desenvolupat per l'equip d'IA de Google?