AI Platform Optimizer e HyperTune são dois recursos distintos oferecidos pelo Google Cloud AI Platform para otimizar o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Embora ambos visem melhorar o desempenho do modelo, eles diferem em suas abordagens e funcionalidades.
O AI Platform Optimizer é um recurso que explora automaticamente o espaço de hiperparâmetros para encontrar o melhor conjunto de hiperparâmetros para treinar um modelo. Hiperparâmetros são as configurações que determinam o comportamento e o desempenho de um modelo, como taxa de aprendizado, tamanho do lote e força de regularização. O AI Platform Optimizer usa uma técnica chamada otimização bayesiana para pesquisar com eficiência os hiperparâmetros ideais.
A otimização bayesiana funciona construindo um modelo probabilístico da função objetivo, que representa o desempenho do modelo em relação aos hiperparâmetros. Esse modelo é então usado para sugerir novos conjuntos de hiperparâmetros a serem avaliados. Ao avaliar e atualizar iterativamente o modelo, o AI Platform Optimizer converge gradualmente para o melhor conjunto de hiperparâmetros. Esse processo automatizado economiza tempo e esforço em comparação com o ajuste manual de hiperparâmetros.
Por outro lado, o HyperTune é um recurso que permite aos usuários realizar o ajuste de hiperparâmetros manualmente. Ele fornece uma estrutura para definir e executar trabalhos de ajuste de hiperparâmetros, onde várias execuções de treinamento com diferentes configurações de hiperparâmetros são executadas em paralelo. O HyperTune oferece flexibilidade para especificar os hiperparâmetros a serem ajustados, seus espaços de pesquisa e o algoritmo de pesquisa a ser usado.
Com o HyperTune, os usuários têm mais controle sobre o processo de ajuste de hiperparâmetros. Eles podem definir o espaço de pesquisa para cada hiperparâmetro, como especificar um intervalo ou um conjunto discreto de valores. O HyperTune oferece suporte a vários algoritmos de pesquisa, incluindo pesquisa em grade, pesquisa aleatória e a otimização bayesiana mais avançada. Os usuários também podem especificar a métrica objetiva a ser otimizada, como precisão ou erro quadrático médio.
O AI Platform Optimizer automatiza o processo de ajuste de hiperparâmetros usando a otimização bayesiana, enquanto o HyperTune fornece uma estrutura para ajuste manual de hiperparâmetros com mais flexibilidade e controle.
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