AI Platform Optimizer e HyperTune son dos características distintas que ofrece Google Cloud AI Platform para optimizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Si bien ambos tienen como objetivo mejorar el rendimiento del modelo, difieren en sus enfoques y funcionalidades.
AI Platform Optimizer es una característica que explora automáticamente el espacio de hiperparámetros para encontrar el mejor conjunto de hiperparámetros para entrenar un modelo. Los hiperparámetros son la configuración que determina el comportamiento y el rendimiento de un modelo, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la fuerza de regularización. AI Platform Optimizer usa una técnica llamada optimización bayesiana para buscar de manera eficiente los hiperparámetros óptimos.
La optimización bayesiana funciona mediante la construcción de un modelo probabilístico de la función objetivo, que representa el rendimiento del modelo con respecto a los hiperparámetros. Luego, este modelo se usa para sugerir nuevos conjuntos de hiperparámetros para evaluar. Al evaluar y actualizar iterativamente el modelo, AI Platform Optimizer converge gradualmente al mejor conjunto de hiperparámetros. Este proceso automatizado ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con el ajuste manual de hiperparámetros.
Por otro lado, HyperTune es una función que permite a los usuarios realizar ajustes de hiperparámetros manualmente. Proporciona un marco para definir y ejecutar trabajos de ajuste de hiperparámetros, donde se ejecutan en paralelo varias ejecuciones de entrenamiento con diferentes configuraciones de hiperparámetros. HyperTune brinda la flexibilidad de especificar los hiperparámetros a ajustar, sus espacios de búsqueda y el algoritmo de búsqueda a utilizar.
Con HyperTune, los usuarios tienen más control sobre el proceso de ajuste de hiperparámetros. Pueden definir el espacio de búsqueda para cada hiperparámetro, como especificar un rango o un conjunto discreto de valores. HyperTune admite varios algoritmos de búsqueda, incluida la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana más avanzada. Los usuarios también pueden especificar la métrica objetiva para optimizar, como la precisión o el error cuadrático medio.
AI Platform Optimizer automatiza el proceso de ajuste de hiperparámetros mediante la optimización bayesiana, mientras que HyperTune proporciona un marco para el ajuste manual de hiperparámetros con más flexibilidad y control.
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