AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் மற்றும் ஹைப்பர் டியூன் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை மேம்படுத்துவதற்காக கூகுள் கிளவுட் ஏஐ பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் இரண்டு தனித்துவமான அம்சங்களாகும். இரண்டும் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டாலும், அவை அவற்றின் அணுகுமுறைகள் மற்றும் செயல்பாடுகளில் வேறுபடுகின்றன.
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் என்பது ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான சிறந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களைக் கண்டறிய ஹைப்பர்பாராமீட்டர் இடத்தை தானாகவே ஆராயும் ஒரு அம்சமாகும். உயர் அளவுருக்கள் என்பது கற்றல் வீதம், தொகுதி அளவு மற்றும் ஒழுங்குபடுத்தும் வலிமை போன்ற மாதிரியின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனை நிர்ணயிக்கும் அமைப்புகளாகும். AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர், பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷன் எனப்படும் நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி, உகந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களைத் திறமையாகத் தேடுகிறது.
பேய்சியன் தேர்வுமுறையானது புறநிலை செயல்பாட்டின் ஒரு நிகழ்தகவு மாதிரியை உருவாக்குவதன் மூலம் செயல்படுகிறது, இது ஹைபர்பாராமீட்டர்களைப் பொறுத்து மாதிரியின் செயல்திறனைக் குறிக்கிறது. இந்த மாதிரியானது, மதிப்பீடு செய்ய புதிய ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை பரிந்துரைக்கப் பயன்படுகிறது. மாதிரியை மீண்டும் மீண்டும் மதிப்பீடு செய்து புதுப்பிப்பதன் மூலம், AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் படிப்படியாக சிறந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை உருவாக்குகிறது. இந்த தானியங்கு செயல்முறை, கையேடு ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்குடன் ஒப்பிடும்போது நேரத்தையும் முயற்சியையும் மிச்சப்படுத்துகிறது.
மறுபுறம், HyperTune என்பது பயனர்கள் ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங்கை கைமுறையாகச் செய்ய அனுமதிக்கும் ஒரு அம்சமாகும். இது ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் வேலைகளை வரையறுப்பதற்கும் இயக்குவதற்கும் ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, அங்கு பல பயிற்சிகள் வெவ்வேறு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் உள்ளமைவுகளுடன் இணையாக செயல்படுத்தப்படுகின்றன. ஹைப்பர்டியூன், ட்யூன் செய்வதற்கான ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள், அவற்றின் தேடல் இடங்கள் மற்றும் பயன்படுத்த வேண்டிய தேடல் அல்காரிதம் ஆகியவற்றைக் குறிப்பிடுவதற்கான நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது.
HyperTune மூலம், பயனர்கள் hyperparameter ட்யூனிங் செயல்முறையின் மீது அதிக கட்டுப்பாட்டைக் கொண்டுள்ளனர். வரம்பைக் குறிப்பிடுவது அல்லது தனித்துவமான மதிப்புகள் போன்ற ஒவ்வொரு ஹைப்பர்பாராமீட்டருக்கும் தேடல் இடத்தை அவர்கள் வரையறுக்கலாம். HyperTune பல்வேறு தேடல் அல்காரிதங்களை ஆதரிக்கிறது, இதில் கட்டம் தேடல், சீரற்ற தேடல் மற்றும் மேம்பட்ட பேய்சியன் தேர்வுமுறை ஆகியவை அடங்கும். துல்லியம் அல்லது சராசரி சதுரப் பிழை போன்றவற்றை மேம்படுத்துவதற்கான புறநிலை அளவீட்டையும் பயனர்கள் குறிப்பிடலாம்.
AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசர் பேய்சியன் ஆப்டிமைசேஷனைப் பயன்படுத்தி ஹைப்பர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங்கின் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துகிறது, அதே சமயம் ஹைப்பர்டியூன் அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் கட்டுப்பாட்டுடன் கையேடு ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கிற்கான கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் AI இயங்குதள உகப்பாக்கி:
- சோதனைகளை இயக்குவதில் AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் பங்கு என்ன?
- AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரைப் பயன்படுத்த புரிந்துகொள்ள வேண்டிய மூன்று சொற்கள் யாவை?
- இயந்திரம் அல்லாத கற்றல் அமைப்புகளை மேம்படுத்த AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- Google AI குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட AI பிளாட்ஃபார்ம் ஆப்டிமைசரின் நோக்கம் என்ன?