AI Platform Optimizer et HyperTune sont deux fonctionnalités distinctes proposées par Google Cloud AI Platform pour optimiser la formation des modèles d'apprentissage automatique. Bien que les deux visent à améliorer les performances du modèle, ils diffèrent par leurs approches et leurs fonctionnalités.
AI Platform Optimizer est une fonctionnalité qui explore automatiquement l'espace des hyperparamètres pour trouver le meilleur ensemble d'hyperparamètres pour entraîner un modèle. Les hyperparamètres sont les paramètres qui déterminent le comportement et les performances d'un modèle, tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et la force de régularisation. AI Platform Optimizer utilise une technique appelée optimisation bayésienne pour rechercher efficacement les hyperparamètres optimaux.
L'optimisation bayésienne fonctionne en construisant un modèle probabiliste de la fonction objectif, qui représente les performances du modèle par rapport aux hyperparamètres. Ce modèle est ensuite utilisé pour suggérer de nouveaux ensembles d'hyperparamètres à évaluer. En évaluant et en mettant à jour le modèle de manière itérative, AI Platform Optimizer converge progressivement vers le meilleur ensemble d'hyperparamètres. Ce processus automatisé permet d'économiser du temps et des efforts par rapport au réglage manuel des hyperparamètres.
D'autre part, HyperTune est une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs d'effectuer manuellement le réglage des hyperparamètres. Il fournit un cadre pour définir et exécuter des tâches de réglage d'hyperparamètres, dans lequel plusieurs exécutions de formation avec différentes configurations d'hyperparamètres sont exécutées en parallèle. HyperTune offre la flexibilité de spécifier les hyperparamètres à régler, leurs espaces de recherche et l'algorithme de recherche à utiliser.
Avec HyperTune, les utilisateurs ont plus de contrôle sur le processus de réglage des hyperparamètres. Ils peuvent définir l'espace de recherche pour chaque hyperparamètre, par exemple en spécifiant une plage ou un ensemble discret de valeurs. HyperTune prend en charge divers algorithmes de recherche, notamment la recherche par grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne plus avancée. Les utilisateurs peuvent également spécifier la métrique objective à optimiser, telle que la précision ou l'erreur quadratique moyenne.
AI Platform Optimizer automatise le processus de réglage des hyperparamètres à l'aide de l'optimisation bayésienne, tandis que HyperTune fournit un cadre pour le réglage manuel des hyperparamètres avec plus de flexibilité et de contrôle.
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