¿Cuáles son los hiperparámetros del algoritmo?
En el campo del aprendizaje automático, particularmente en el contexto de la Inteligencia Artificial (IA) y las plataformas basadas en la nube como Google Cloud Machine Learning, los hiperparámetros desempeñan un papel fundamental en el rendimiento y la eficiencia de los algoritmos. Los hiperparámetros son configuraciones externas establecidas antes de que comience el proceso de entrenamiento, que gobiernan el comportamiento del algoritmo de aprendizaje e influyen directamente en el rendimiento del modelo.
Para comprender los hiperparámetros, es fundamental distinguirlos de los parámetros. Los parámetros son internos al modelo y se aprenden de los datos de entrenamiento durante el proceso de aprendizaje. Ejemplos de parámetros incluyen pesos en redes neuronales o coeficientes en modelos de regresión lineal. Los hiperparámetros, por otro lado, no se aprenden de los datos de entrenamiento, sino que están predefinidos por el practicante. Controlan el proceso y la estructura de entrenamiento del modelo.
Tipos de hiperparámetros
1. Hiperparámetros del modelo: Estos determinan la estructura del modelo. Por ejemplo, en las redes neuronales, los hiperparámetros incluyen la cantidad de capas y la cantidad de neuronas en cada capa. En los árboles de decisión, los hiperparámetros pueden incluir la profundidad máxima del árbol o el número mínimo de muestras necesarias para dividir un nodo.
2. Hiperparámetros del algoritmo: Estos controlan el proceso de aprendizaje en sí. Los ejemplos incluyen la tasa de aprendizaje en algoritmos de descenso de gradiente, el tamaño del lote en el descenso de gradiente de mini lotes y el número de épocas para el entrenamiento.
Ejemplos de hiperparámetros
1. Tasa de aprendizaje: Este es un hiperparámetro importante en algoritmos de optimización como el descenso de gradiente. Determina el tamaño del paso en cada iteración mientras avanza hacia un mínimo de la función de pérdida. Una tasa de aprendizaje alta podría hacer que el modelo converja demasiado rápido hacia una solución subóptima, mientras que una tasa de aprendizaje baja podría resultar en un proceso de entrenamiento prolongado que podría quedarse estancado en los mínimos locales.
2. Tamaño del lote: En el descenso de gradiente estocástico (SGD) y sus variantes, el tamaño del lote es la cantidad de ejemplos de entrenamiento utilizados en una iteración. Un tamaño de lote más pequeño proporciona una estimación más precisa del gradiente, pero puede resultar costoso y ruidoso desde el punto de vista computacional. Por el contrario, un tamaño de lote mayor puede acelerar el cálculo, pero podría dar lugar a estimaciones de gradiente menos precisas.
3. Número de épocas: este hiperparámetro define la cantidad de veces que el algoritmo de aprendizaje funcionará en todo el conjunto de datos de entrenamiento. Más épocas pueden conducir a un mejor aprendizaje, pero también aumentar el riesgo de sobreajuste si el modelo aprende el ruido en los datos de entrenamiento.
4. Tasa de deserción escolar: En las redes neuronales, el abandono es una técnica de regularización en la que las neuronas seleccionadas al azar se ignoran durante el entrenamiento. La tasa de abandono es la fracción de neuronas caídas. Esto ayuda a prevenir el sobreajuste al garantizar que la red no dependa demasiado de neuronas particulares.
5. Parámetros de regularización: Estos incluyen coeficientes de regularización L1 y L2 que penalizan pesos grandes en el modelo. La regularización ayuda a prevenir el sobreajuste al agregar una penalización por pesos mayores, fomentando así modelos más simples.
Ajuste de hiperparámetros
El ajuste de hiperparámetros es el proceso de encontrar el conjunto óptimo de hiperparámetros para un algoritmo de aprendizaje. Esto es importante porque la elección de hiperparámetros puede afectar significativamente el rendimiento del modelo. Los métodos comunes para el ajuste de hiperparámetros incluyen:
1. Búsqueda de cuadrícula: Este método implica definir un conjunto de hiperparámetros y probar todas las combinaciones posibles. Si bien es exhaustivo, puede resultar costoso desde el punto de vista computacional y llevar mucho tiempo.
2. Búsqueda aleatoria: En lugar de probar todas las combinaciones, la búsqueda aleatoria muestra aleatoriamente combinaciones de hiperparámetros del espacio predefinido. Este método suele ser más eficiente que la búsqueda en cuadrícula y puede encontrar buenos hiperparámetros con menos iteraciones.
3. Optimización Bayesiana: Este es un método más sofisticado que construye un modelo probabilístico de la función objetivo y lo utiliza para seleccionar los hiperparámetros más prometedores para evaluar. Equilibra la exploración y la explotación para encontrar hiperparámetros óptimos de manera eficiente.
4. Hiperbanda: Este método combina la búsqueda aleatoria con la detención anticipada. Comienza con muchas configuraciones y reduce progresivamente el espacio de búsqueda al detener tempranamente las configuraciones con bajo rendimiento.
Ejemplos prácticos
Considere un modelo de red neuronal para la clasificación de imágenes utilizando el marco TensorFlow en Google Cloud Machine Learning. Se podrían considerar los siguientes hiperparámetros:
1. Tasa de aprendizaje: Un rango típico podría ser [0.001, 0.01, 0.1]. El valor óptimo depende del conjunto de datos específico y de la arquitectura del modelo.
2. Tamaño del lote: Los valores comunes incluyen 32, 64 y 128. La elección depende de los recursos computacionales disponibles y del tamaño del conjunto de datos.
3. Número de épocas: Esto podría oscilar entre 10 y 100 o más, dependiendo de qué tan rápido converja el modelo.
4. Tasa de deserción escolar: Se podrían probar valores como 0.2, 0.5 y 0.7 para encontrar la mejor compensación entre desajuste y sobreajuste.
5. Coeficiente de regularización: Para la regularización L2, se pueden considerar valores como 0.0001, 0.001 y 0.01.
Impacto en el rendimiento del modelo
El impacto de los hiperparámetros en el rendimiento del modelo puede ser profundo. Por ejemplo, una tasa de aprendizaje inadecuada podría hacer que el modelo oscile alrededor del mínimo o converja demasiado lentamente. De manera similar, un tamaño de lote inadecuado podría generar estimaciones de gradiente ruidosas, lo que afectaría la estabilidad del proceso de entrenamiento. Los parámetros de regularización son importantes para controlar el sobreajuste, especialmente en modelos complejos con muchos parámetros.
Herramientas y marcos
Varias herramientas y marcos facilitan el ajuste de hiperparámetros. Google Cloud Machine Learning proporciona servicios como AI Platform Hyperparameter Tuning, que automatiza la búsqueda de hiperparámetros óptimos utilizando la infraestructura de Google. Otros marcos populares incluyen:
1. Sintonizador Keras: una extensión para Keras que permite una fácil optimización de hiperparámetros.
2. Optar: Un marco de software para automatizar la optimización de hiperparámetros utilizando estrategias eficientes de muestreo y poda.
3. GridSearchCV y RandomizedSearchCV de Scikit-learn: Estas son herramientas simples pero poderosas para el ajuste de hiperparámetros en modelos scikit-learn.
BUENAS PRÁCTICAS
1. Comience con una búsqueda general: comience con una búsqueda amplia en una amplia gama de hiperparámetros para comprender su impacto en el rendimiento del modelo.
2. Refinar la búsqueda: una vez identificada una región prometedora, realice una búsqueda más detallada dentro de esa región para centrarse en los hiperparámetros óptimos.
3. Utilice la validación cruzada: Emplee validación cruzada para garantizar que los hiperparámetros se generalicen bien a datos invisibles.
4. Monitorizar el sobreajuste: Esté atento al rendimiento del modelo en los datos de validación para detectar el sobreajuste de forma temprana.
5. Aproveche las herramientas automatizadas: Utilice herramientas automatizadas de ajuste de hiperparámetros para ahorrar tiempo y recursos computacionales.
Los hiperparámetros son un aspecto fundamental del aprendizaje automático que requiere una cuidadosa consideración y ajuste. Gobiernan el proceso de capacitación y la estructura de los modelos, lo que afecta significativamente su rendimiento y capacidades de generalización. El ajuste eficaz de los hiperparámetros puede generar mejoras sustanciales en la precisión y eficiencia del modelo, lo que lo convierte en un paso crítico en el flujo de trabajo del aprendizaje automático.
Otras preguntas y respuestas recientes sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ¿Cómo decides qué algoritmo de aprendizaje automático utilizar y cómo lo encuentras?
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje federado y la informática de borde y el aprendizaje automático en el dispositivo?
- ¿Cómo preparar y limpiar los datos antes del entrenamiento?
- Me refería a actividades como clasificación, identificación, etc. Me gustaría una lista de todas las actividades posibles y una explicación de lo que significa cada una.
- ¿Cuáles son las actividades que se pueden realizar con ML y cómo se pueden utilizar?
- ¿Cuáles son las reglas generales para adoptar una estrategia específica? ¿Podrías indicarme los parámetros específicos que me hacen darme cuenta de si vale la pena utilizar un modelo más complejo?
- ¿Con qué parámetro entiendo si es momento de pasar de un modelo lineal a deep learning?
- ¿Qué versión de Python sería mejor para instalar TensorFlow para evitar problemas si no hay distribuciones de TF disponibles?
- ¿Qué es una red neuronal profunda?
- ¿Cuánto tiempo suele llevar aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático?
Ver más preguntas y respuestas en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning