அல்காரிதத்தின் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் போன்ற கிளவுட் அடிப்படையிலான தளங்களின் சூழலில், அல்காரிதம்களின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனில் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. உயர் அளவுருக்கள் என்பது பயிற்சி செயல்முறை தொடங்கும் முன் அமைக்கப்பட்ட வெளிப்புற கட்டமைப்புகள் ஆகும், இது கற்றல் வழிமுறையின் நடத்தையை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் மாதிரியின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது.
உயர் அளவுருக்களைப் புரிந்து கொள்ள, அளவுருக்களிலிருந்து அவற்றை வேறுபடுத்துவது அவசியம். அளவுருக்கள் மாதிரியின் உள் மற்றும் கற்றல் செயல்பாட்டின் போது பயிற்சி தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன. அளவுருக்களின் எடுத்துக்காட்டுகளில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் எடைகள் அல்லது நேரியல் பின்னடைவு மாதிரிகளில் குணகங்கள் அடங்கும். மறுபுறம், உயர் அளவுருக்கள் பயிற்சி தரவிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளப்படவில்லை, ஆனால் பயிற்சியாளரால் முன் வரையறுக்கப்பட்டவை. அவை மாதிரியின் பயிற்சி செயல்முறை மற்றும் கட்டமைப்பைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன.
உயர் அளவுகோல்களின் வகைகள்
1. மாதிரி உயர் அளவுருக்கள்: இவை மாதிரியின் கட்டமைப்பை தீர்மானிக்கின்றன. உதாரணமாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில், ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் உள்ள அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் நியூரான்களின் எண்ணிக்கை ஆகியவை ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களில் அடங்கும். முடிவெடுக்கும் மரங்களில், உயர் அளவுருக்கள் மரத்தின் அதிகபட்ச ஆழம் அல்லது ஒரு முனையைப் பிரிக்கத் தேவையான குறைந்தபட்ச மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
2. அல்காரிதம் ஹைபர்பாராமீட்டர்கள்: இவை கற்றல் செயல்முறையையே கட்டுப்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டுகளில் சாய்வு வம்சாவளி அல்காரிதம்களில் கற்றல் விகிதம், மினி-பேட்ச் சாய்வு வம்சாவளியில் தொகுதி அளவு மற்றும் பயிற்சிக்கான சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை ஆகியவை அடங்கும்.
உயர் அளவுகோல்களின் எடுத்துக்காட்டுகள்
1. கற்றல் விகிதம்: சாய்வு வம்சாவளி போன்ற தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களில் இது ஒரு முக்கியமான ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ஆகும். இது ஒரு குறைந்தபட்ச இழப்பு செயல்பாட்டை நோக்கி நகரும் போது ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் படி அளவை தீர்மானிக்கிறது. உயர் கற்றல் வீதம், மாதிரியை மிக விரைவாக ஒரு துணைத் தீர்வுக்கு மாற்றக்கூடும், அதேசமயம் குறைந்த கற்றல் வீதம் நீண்ட கால பயிற்சி செயல்முறையை ஏற்படுத்தலாம், அது உள்ளூர் மினிமாவில் சிக்கிக்கொள்ளலாம்.
2. தொகுதி அளவு: ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) மற்றும் அதன் மாறுபாடுகளில், தொகுதி அளவு என்பது ஒரு மறு செய்கையில் பயன்படுத்தப்படும் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளின் எண்ணிக்கையாகும். ஒரு சிறிய தொகுதி அளவு சாய்வின் மிகவும் துல்லியமான மதிப்பீட்டை வழங்குகிறது ஆனால் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாகவும் சத்தமாகவும் இருக்கும். மாறாக, ஒரு பெரிய தொகுதி அளவு கணக்கீட்டை விரைவுபடுத்தலாம் ஆனால் குறைவான துல்லியமான சாய்வு மதிப்பீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
3. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை: இந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் கற்றல் அல்காரிதம் எத்தனை முறை வேலை செய்யும் என்பதை வரையறுக்கிறது. அதிக சகாப்தங்கள் சிறந்த கற்றலுக்கு வழிவகுக்கும், ஆனால் பயிற்சி தரவில் உள்ள சத்தத்தை மாதிரி கற்றுக்கொண்டால், அதிகப்படியான பொருத்துதலின் அபாயத்தையும் அதிகரிக்கும்.
4. டிராப்அவுட் விகிதம்: நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில், டிராப்அவுட் என்பது பயிற்சியின் போது தோராயமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட நியூரான்கள் புறக்கணிக்கப்படும் ஒரு முறைப்படுத்தும் நுட்பமாகும். கைவிடப்பட்ட வீதம் என்பது நியூரான்களின் குறைப்பு விகிதம் ஆகும். பிணையமானது குறிப்பிட்ட நியூரான்களை அதிகமாக நம்பியிருக்கவில்லை என்பதை உறுதி செய்வதன் மூலம் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க இது உதவுகிறது.
5. ஒழுங்குபடுத்தும் அளவுருக்கள்: இதில் எல்1 மற்றும் எல்2 ரெகுலரைசேஷன் குணகங்கள் அடங்கும், அவை மாதிரியில் உள்ள பெரிய எடைகளை தண்டிக்கின்றன. பெரிய எடைகளுக்கு அபராதம் சேர்த்து, அதன் மூலம் எளிமையான மாடல்களை ஊக்குவிப்பதன் மூலம் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க ஒழுங்குமுறை உதவுகிறது.
ஹைபர்பாராமீட்டர் ட்யூனிங்
ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் என்பது கற்றல் அல்காரிதத்திற்கான உயர் அளவுகோல்களின் உகந்த தொகுப்பைக் கண்டறியும் செயல்முறையாகும். இது முக்கியமானது, ஏனெனில் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் தேர்வு மாதிரியின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கிற்கான பொதுவான முறைகள் பின்வருமாறு:
1. கட்டம் தேடல்: இந்த முறையானது ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களின் தொகுப்பை வரையறுத்து, சாத்தியமான அனைத்து சேர்க்கைகளையும் முயற்சிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. முழுமையானதாக இருந்தாலும், இது கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும்தாகவும் இருக்கும்.
2. சீரற்ற தேடல்: அனைத்து சேர்க்கைகளையும் முயற்சிப்பதற்குப் பதிலாக, சீரற்ற தேடல், முன் வரையறுக்கப்பட்ட இடத்திலிருந்து ஹைப்பர்பாராமீட்டர் சேர்க்கைகளை தோராயமாக மாதிரிகள் செய்கிறது. இந்த முறை கட்டம் தேடலை விட மிகவும் திறமையானது மற்றும் குறைவான மறு செய்கைகளுடன் நல்ல ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களைக் கண்டறிய முடியும்.
3. பேய்சியன் உகப்பாக்கம்: இது மிகவும் நுட்பமான முறையாகும், இது புறநிலை செயல்பாட்டின் நிகழ்தகவு மாதிரியை உருவாக்குகிறது மற்றும் மதிப்பிடுவதற்கு மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களைத் தேர்ந்தெடுக்க அதைப் பயன்படுத்துகிறது. இது உகந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களை திறமையாக கண்டறிய ஆய்வு மற்றும் சுரண்டலை சமன் செய்கிறது.
4. ஹைபர்பேண்ட்: இந்த முறை சீரற்ற தேடலை முன்கூட்டியே நிறுத்துவதை ஒருங்கிணைக்கிறது. இது பல உள்ளமைவுகளுடன் தொடங்கி, மோசமாகச் செயல்படும் உள்ளமைவுகளை ஆரம்பத்திலேயே நிறுத்துவதன் மூலம் தேடல் இடத்தை படிப்படியாகக் குறைக்கிறது.
நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்
Google Cloud Machine Learning இல் TensorFlow கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி பட வகைப்படுத்தலுக்கான நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைக் கவனியுங்கள். பின்வரும் உயர் அளவுருக்கள் கருதப்படலாம்:
1. கற்றல் விகிதம்: ஒரு பொதுவான வரம்பு [0.001, 0.01, 0.1] ஆக இருக்கலாம். உகந்த மதிப்பு குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் மாதிரி கட்டமைப்பைப் பொறுத்தது.
2. தொகுதி அளவு: பொதுவான மதிப்புகளில் 32, 64 மற்றும் 128 ஆகியவை அடங்கும். தேர்வு கிடைக்கும் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பின் அளவைப் பொறுத்தது.
3. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை: இது மாடல் எவ்வளவு விரைவாக ஒன்றிணைகிறது என்பதைப் பொறுத்து 10 முதல் 100 அல்லது அதற்கும் அதிகமாக இருக்கலாம்.
4. டிராப்அவுட் விகிதம்: 0.2, 0.5 மற்றும் 0.7 போன்ற மதிப்புகள் அண்டர்ஃபிட்டிங் மற்றும் ஓவர் ஃபிட்டிங் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான சிறந்த வர்த்தகத்தைக் கண்டறிய சோதிக்கப்படலாம்.
5. ஒழுங்குபடுத்தும் குணகம்: L2 முறைப்படுத்தலுக்கு, 0.0001, 0.001 மற்றும் 0.01 போன்ற மதிப்புகளைக் கருத்தில் கொள்ளலாம்.
மாதிரி செயல்திறனில் தாக்கம்
மாதிரி செயல்திறனில் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் தாக்கம் ஆழமாக இருக்கும். உதாரணமாக, ஒரு பொருத்தமற்ற கற்றல் விகிதம் மாதிரியானது குறைந்தபட்சத்தை சுற்றி ஊசலாடலாம் அல்லது மிக மெதுவாக ஒன்றிணைக்கலாம். இதேபோல், போதிய அளவு இல்லாதது, சத்தமில்லாத சாய்வு மதிப்பீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது பயிற்சி செயல்முறையின் ஸ்திரத்தன்மையை பாதிக்கிறது. ஒழுங்குபடுத்தும் அளவுருக்கள், குறிப்பாக பல அளவுருக்கள் கொண்ட சிக்கலான மாதிரிகளில், அதிகப்படியான பொருத்துதலைக் கட்டுப்படுத்துவதற்கு முக்கியமானவை.
கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகள்
பல கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கை எளிதாக்குகின்றன. கூகிள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங், AI பிளாட்ஃபார்ம் ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் போன்ற சேவைகளை வழங்குகிறது, இது கூகிளின் உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி உகந்த ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களுக்கான தேடலை தானியங்குபடுத்துகிறது. பிற பிரபலமான கட்டமைப்புகள் பின்வருமாறு:
1. கெராஸ் ட்யூனர்: கெராஸிற்கான நீட்டிப்பு, இது எளிதான ஹைப்பர் பாராமீட்டர் தேர்வுமுறையை அனுமதிக்கிறது.
2. ஆப்டுனா: திறமையான மாதிரி மற்றும் கத்தரித்து உத்திகளைப் பயன்படுத்தி ஹைப்பர்பாராமீட்டர் உகப்பாக்கத்தை தானியங்குபடுத்துவதற்கான மென்பொருள் கட்டமைப்பு.
3. Scikit-learn's GridSearchCV மற்றும் RandomizedSearchCV: இவை ஸ்கிகிட்-லேர்ன் மாடல்களில் ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங்கிற்கான எளிமையான ஆனால் சக்திவாய்ந்த கருவிகள்.
சிறந்த நடைமுறைகள்
1. கரடுமுரடான தேடலுடன் தொடங்கவும்: மாதிரியின் செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தைப் புரிந்து கொள்ள, பரந்த அளவிலான ஹைப்பர் பாராமீட்டர்களில் ஒரு பரந்த தேடலுடன் தொடங்கவும்.
2. தேடலை செம்மைப்படுத்தவும்: ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய பகுதி அடையாளம் காணப்பட்டவுடன், உகந்த ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களை மேம்படுத்துவதற்கு அந்த பிராந்தியத்தில் ஒரு சிறந்த தேடலைச் செய்யவும்.
3. குறுக்கு சரிபார்ப்பைப் பயன்படுத்தவும்: ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவுகளைப் பொதுமைப்படுத்துவதை உறுதிசெய்ய, குறுக்கு-சரிபார்ப்பைப் பயன்படுத்தவும்.
4. அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கான கண்காணிப்பு: அதிகப்படியான பொருத்தத்தை முன்கூட்டியே கண்டறிய, சரிபார்ப்புத் தரவில் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்.
5. தானியங்கு கருவிகளைப் பயன்படுத்துங்கள்: நேரத்தையும் கணக்கீட்டு வளங்களையும் மிச்சப்படுத்த தானியங்கி ஹைப்பர் பாராமீட்டர் டியூனிங் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
மிகை அளவுருக்கள் என்பது இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படை அம்சமாகும், அதற்கு கவனமாக பரிசீலித்து சரிப்படுத்த வேண்டும். அவை பயிற்சி செயல்முறை மற்றும் மாதிரிகளின் கட்டமைப்பை நிர்வகிக்கின்றன, அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை கணிசமாக பாதிக்கின்றன. பயனுள்ள ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் மாதிரி துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனில் கணிசமான மேம்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும், இது இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளில் இது ஒரு முக்கியமான படியாகும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- முறைப்படுத்துதல் என்றால் என்ன?
- மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் அணுகுமுறைகள் இரண்டும் ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தப்படும் AI மாதிரியின் பயிற்சி வகை உள்ளதா?
- மேற்பார்வை செய்யப்படாத இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளில் கற்றல் எவ்வாறு நிகழ்கிறது?
- Google Cloud Machine Learning/AI பிளாட்ஃபார்மில் Fashion-MNIST தரவுத்தொகுப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?
- இயந்திரக் கற்றலுக்கான எந்த வகையான அல்காரிதம்கள் உள்ளன, அவற்றை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது?
- ஒரு கர்னல் தரவுகளுடன் பிரிக்கப்பட்டு அசல் தனிப்பட்டதாக இருக்கும்போது, ஃபோர்க் செய்யப்பட்டது பொதுவில் இருக்க முடியுமா, அப்படியானால் தனியுரிமை மீறல் இல்லையா?
- வர்த்தக முன்னறிவிப்பு போன்ற NLG அல்லாத மற்ற நோக்கங்களுக்காக NLG மாதிரி தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- இயந்திர கற்றலின் இன்னும் சில விரிவான கட்டங்கள் யாவை?
- மாதிரி காட்சிப்படுத்தலுக்கு டென்சர்போர்டு மிகவும் பரிந்துரைக்கப்பட்ட கருவியா?
- தரவைச் சுத்தம் செய்யும் போது, தரவு சார்புடையதாக இல்லை என்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க