U području strojnog učenja, hiperparametri igraju ključnu ulogu u određivanju izvedbe i ponašanja algoritma. Hiperparametri su parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Oni se ne uče tijekom treninga; umjesto toga, oni kontroliraju sam proces učenja. Nasuprot tome, parametri modela se uče tijekom obuke, kao što su težine u neuronskoj mreži.
Zaronimo u neke primjere hiperparametara koji se obično nalaze u algoritmima strojnog učenja:
1. Stopa učenja (α): Stopa učenja je hiperparametar koji kontrolira koliko prilagođavamo težine naše mreže s obzirom na gradijent gubitaka. Visoka stopa učenja može dovesti do prekoračenja, gdje parametri modela divlje fluktuiraju, dok niska stopa učenja može uzrokovati sporu konvergenciju.
2. Broj skrivenih jedinica/slojeva: U neuronskim mrežama, broj skrivenih jedinica i slojeva su hiperparametri koji određuju složenost modela. Skrivenije jedinice ili slojevi mogu uhvatiti složenije uzorke, ali također mogu dovesti do pretjeranog opremanja.
3. Funkcija aktivacije: Izbor aktivacijske funkcije, kao što je ReLU (Rectified Linear Unit) ili Sigmoid, je hiperparametar koji utječe na nelinearnost modela. Različite funkcije aktivacije imaju različita svojstva i mogu utjecati na brzinu učenja i performanse modela.
4. Veličina serije: Veličina serije je broj primjera obuke koji se koriste u jednoj iteraciji. To je hiperparametar koji utječe na brzinu i stabilnost treninga. Veće veličine serija mogu ubrzati obuku, ali mogu rezultirati manje preciznim ažuriranjima, dok manje veličine serija mogu pružiti točnija ažuriranja, ali sa sporijom obukom.
5. Snaga regularizacije: Regularizacija je tehnika koja se koristi za sprječavanje prekomjernog opremanja dodavanjem kaznenog člana funkciji gubitka. Snaga regulacije, kao što je λ u regulaciji L2, je hiperparametar koji kontrolira utjecaj člana regulacije na ukupni gubitak.
6. Stopa napuštanja škole: Dropout je tehnika regulacije gdje se nasumično odabrani neuroni zanemaruju tijekom treninga. Stopa ispadanja je hiperparametar koji određuje vjerojatnost ispadanja neurona. Pomaže u sprječavanju preopterećenja uvođenjem buke tijekom treninga.
7. Veličina kernela: U konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN), veličina kernela je hiperparametar koji definira veličinu filtra primijenjenog na ulazne podatke. Različite veličine kernela hvataju različite razine detalja u ulaznim podacima.
8. Broj stabala (u nasumičnim šumama): U skupnim metodama kao što je Random Forest, broj stabala je hiperparametar koji određuje broj stabala odlučivanja u šumi. Povećanje broja stabala može poboljšati izvedbu, ali i povećati troškove računanja.
9. C in Support Vector Machines (SVM): U SVM, C je hiperparametar koji kontrolira kompromis između glatke granice odlučivanja i ispravnog klasificiranja točaka obuke. Viša vrijednost C dovodi do složenije granice odluke.
10. Broj klastera (u K-srednjim vrijednostima): U algoritmima klasteriranja kao što je K-Means, broj klastera je hiperparametar koji definira broj klastera koje bi algoritam trebao identificirati u podacima. Odabir pravog broja klastera ključan je za značajne rezultate klasteriranja.
Ovi primjeri ilustriraju raznoliku prirodu hiperparametara u algoritmima strojnog učenja. Podešavanje hiperparametara kritičan je korak u tijeku rada strojnog učenja za optimizaciju izvedbe i generalizacije modela. Pretraživanje mreže, nasumično pretraživanje i Bayesova optimizacija uobičajene su tehnike koje se koriste za pronalaženje najboljeg skupa hiperparametara za određeni problem.
Hiperparametri su bitne komponente u algoritmima strojnog učenja koje utječu na ponašanje i izvedbu modela. Razumijevanje uloge hiperparametara i kako ih učinkovito podesiti ključno je za razvoj uspješnih modela strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst u govor
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
- Što je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)