Публикации по теме 'hyperparameter-tuning'
Улучшение производительности модели: советы и рекомендации по настройке гиперпараметров
В области машинного обучения производительность модели имеет первостепенное значение. Это ключевой фактор, определяющий успех модели в решении сложных задач и точных прогнозах. Однако добиться оптимальной производительности модели не всегда просто. Он требует тщательного рассмотрения и тонкой настройки различных факторов, включая гиперпараметры.
В этой статье мы рассмотрим:
Набор методов, советов и лучших практик по настройке гиперпараметров Изучение методологий, включая поиск по..
Настройка гиперпараметров - Учебное пособие
Простой высокоуровневый обзор методов настройки гиперпараметров без использования кода или математики
В этом руководстве мы рассмотрим 5 подходов к оптимизации гиперпараметров:
Поиск по сетке Случайный поиск Байесовская оптимизация Последовательное уменьшение вдвое Hyper Band
Поиск по сетке
Идея поиска по сетке очень интуитивна. Постепенно перемещайте один гиперпараметр, сохраняя другие фиксированные, и записывайте результаты. По сути, сделайте это для всех..
Методы настройки гиперпараметров :: Все о случайном поиске :: ML
Случайный поиск — это метод настройки гиперпараметров, используемый для оптимизации производительности моделей машинного обучения. Подобно поиску по сетке, он включает в себя поиск по заранее определенному диапазону гиперпараметров, чтобы найти оптимальную комбинацию, обеспечивающую наилучшую производительность в проверочном наборе. Однако, в отличие от поиска по сетке, случайный поиск не выполняет исчерпывающий поиск по всем возможным комбинациям, а вместо этого случайным образом..
Путешествуя по Walmart: классификация поездок за покупками в Walmart для лучшего понимания клиентов
Улучшение полиномиальной логистической регрессии с помощью деревьев решений, случайных лесов и настройки гиперпараметров
Полный код можно найти здесь: Github Link
Этот проект, являющийся решением конкурса Kaggle Рекрутинг Walmart — классификация типов поездок , демонстрирует, как Walmart объединяет искусство и науку для повышения уровня понимания клиентов и качества обслуживания. Сегментация посещений магазинов по различным типам поездок улучшает впечатления от..
Оптимизация производительности модели: руководство по настройке гиперпараметров в Python с помощью Keras
Настройка гиперпараметров — это процесс выбора наилучшего набора гиперпараметров для модели машинного обучения для оптимизации ее производительности. Гиперпараметры — это значения, которые нельзя узнать из данных, но которые устанавливаются пользователем перед обучением модели. Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, размер пакета, количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом скрытом слое.
Оптимизация гиперпараметров важна, поскольку она может значительно..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..