عند العمل مع عدد كبير من مجموعات النماذج الممكنة في مجال الذكاء الاصطناعي - التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow و Keras - TensorBoard - التحسين باستخدام TensorBoard ، من الضروري تبسيط عملية التحسين لضمان كفاءة التجربة واختيار النموذج. في هذه الاستجابة ، سوف نستكشف مختلف التقنيات والاستراتيجيات التي يمكن استخدامها لتحقيق هذا الهدف.
1. شبكة البحث:
يعد Grid Search أسلوبًا شائعًا لتحسين المعامل الفائق. إنه ينطوي على تحديد شبكة من قيم المعلمات الفائقة المحتملة والبحث الشامل في جميع التركيبات الممكنة. يتيح لنا هذا الأسلوب تقييم كل تكوين نموذج واختيار التكوين الذي يتمتع بأفضل أداء. في حين أن Grid Search يمكن أن يكون مكلفًا من الناحية الحسابية ، إلا أنه مناسب لمساحات المعامل الفائقة الأصغر.
على سبيل المثال:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. البحث العشوائي:
البحث العشوائي هو بديل لـ Grid Search الذي يوفر نهجًا أكثر كفاءة لتحسين المعلمات الفائقة. بدلاً من البحث الشامل في جميع المجموعات ، يختار البحث العشوائي عشوائيًا مجموعة فرعية من تكوينات المعامل الفائق لتقييمها. تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص عندما تكون مساحة المعلمة الفائقة كبيرة ، لأنها تتيح استكشافًا أكثر تركيزًا لمساحة البحث.
على سبيل المثال:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. تحسين بايزي:
Bayesian Optimization هي تقنية تحسين متسلسلة تعتمد على النموذج تستخدم الاستدلال Bayesian للبحث بكفاءة عن المجموعة المثلى من المعلمات الفائقة. يبني هذا النهج نموذجًا احتماليًا للوظيفة الموضوعية ويستخدمه لتحديد أكثر المعلمات التشعبية الواعدة للتقييم. من خلال التحديث المتكرر للنموذج بناءً على النتائج المرصودة ، يركز Bayesian Optimization على استكشاف أكثر المناطق الواعدة في مساحة البحث ، مما يؤدي إلى تقارب أسرع.
على سبيل المثال:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. الضبط الآلي للمعلمات الفائقة:
توفر تقنيات الضبط الآلي للمعلمات التشعبية ، مثل AutoML ، نهجًا أكثر عدم التدخل في تحسين المعلمة الفائقة. تستفيد هذه الأدوات من الخوارزميات المتقدمة للبحث تلقائيًا عن أفضل المعلمات التشعبية ، وغالبًا ما تجمع بين استراتيجيات التحسين المتعددة. يمكنهم تبسيط عملية التحسين بشكل كبير ، خاصة بالنسبة للنماذج المعقدة ومساحات المعلمات الفائقة الكبيرة.
على سبيل المثال:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. الموازية والحوسبة الموزعة:
عند التعامل مع عدد كبير من مجموعات النماذج ، يمكن أن يؤدي التوازي والحوسبة الموزعة إلى تسريع عملية التحسين بشكل كبير. من خلال الاستفادة من الموارد الحسابية المتعددة ، مثل وحدات معالجة الرسومات أو مجموعة من الأجهزة ، من الممكن تقييم نماذج متعددة في وقت واحد. يقلل هذا النهج من وقت التحسين الإجمالي ويسمح باستكشاف أكثر شمولاً لمساحة المعلمة الفائقة.
على سبيل المثال:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
عند العمل مع عدد كبير من مجموعات النماذج الممكنة ، من الضروري تبسيط عملية التحسين لضمان الكفاءة. يمكن أن تساهم تقنيات مثل البحث الشبكي والبحث العشوائي وتحسين Bayesian والضبط الآلي للمعلمات الفائقة والتوازي في تبسيط عملية التحسين وتحسين الأداء العام للنماذج.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras:
- ما هو دور الطبقة المتصلة بالكامل في شبكة CNN؟
- كيف نجهز البيانات لتدريب نموذج CNN؟
- ما هو الغرض من backpropagation في تدريب CNNs؟
- كيف يساعد التجميع في تقليل أبعاد خرائط المعالم؟
- ما هي الخطوات الأساسية المتبعة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)؟
- ما هو الغرض من استخدام مكتبة "pickle" في التعلم العميق وكيف يمكنك حفظ وتحميل بيانات التدريب باستخدامها؟
- كيف يمكنك تبديل بيانات التدريب عشوائيًا لمنع النموذج من أنماط التعلم بناءً على ترتيب العينة؟
- لماذا من المهم موازنة مجموعة بيانات التدريب في التعلم العميق؟
- كيف يمكنك تغيير حجم الصور في التعلم العميق باستخدام مكتبة cv2؟
- ما هي المكتبات الضرورية المطلوبة لتحميل البيانات ومعالجتها مسبقًا في التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow و Keras؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/DLPTFK Deep Learning مع Python و TensorFlow و Keras