AI Platform Optimizer dan HyperTune adalah dua fitur berbeda yang ditawarkan oleh Google Cloud AI Platform untuk mengoptimalkan pelatihan model pembelajaran mesin. Meskipun keduanya bertujuan untuk meningkatkan kinerja model, keduanya berbeda dalam pendekatan dan fungsionalitasnya.
AI Platform Optimizer adalah fitur yang secara otomatis menjelajahi ruang hyperparameter untuk menemukan kumpulan hyperparameter terbaik untuk melatih model. Hyperparameter adalah pengaturan yang menentukan perilaku dan performa model, seperti kecepatan pembelajaran, ukuran batch, dan kekuatan regularisasi. AI Platform Optimizer menggunakan teknik yang disebut optimisasi Bayesian untuk mencari hyperparameter optimal secara efisien.
Optimalisasi Bayesian bekerja dengan membangun model probabilistik dari fungsi tujuan, yang merepresentasikan kinerja model sehubungan dengan hyperparameter. Model ini kemudian digunakan untuk menyarankan kumpulan hyperparameter baru untuk dievaluasi. Dengan mengevaluasi dan memperbarui model secara iteratif, AI Platform Optimizer secara bertahap menyatu ke kumpulan hyperparameter terbaik. Proses otomatis ini menghemat waktu dan tenaga dibandingkan dengan penyetelan hyperparameter manual.
Di sisi lain, HyperTune adalah fitur yang memungkinkan pengguna melakukan penyetelan hyperparameter secara manual. Ini menyediakan kerangka kerja untuk mendefinisikan dan menjalankan tugas penyetelan hyperparameter, di mana beberapa pelatihan berjalan dengan konfigurasi hyperparameter yang berbeda dijalankan secara paralel. HyperTune memberikan fleksibilitas untuk menentukan hyperparameter yang akan disetel, ruang pencariannya, dan algoritme pencarian yang akan digunakan.
Dengan HyperTune, pengguna memiliki kontrol lebih besar atas proses penyetelan hyperparameter. Mereka dapat menentukan ruang pencarian untuk setiap hyperparameter, seperti menentukan rentang atau kumpulan nilai yang terpisah. HyperTune mendukung berbagai algoritme pencarian, termasuk pencarian grid, pencarian acak, dan pengoptimalan Bayesian yang lebih canggih. Pengguna juga dapat menentukan metrik tujuan untuk dioptimalkan, seperti akurasi atau mean squared error.
AI Platform Optimizer mengotomatiskan proses penyetelan hyperparameter dengan menggunakan pengoptimalan Bayesian, sementara HyperTune menyediakan kerangka kerja untuk penyetelan hyperparameter manual dengan lebih banyak fleksibilitas dan kontrol.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pengoptimal Platform AI:
- Apa peran AI Platform Optimizer dalam menjalankan uji coba?
- Apa tiga istilah yang perlu dipahami untuk menggunakan AI Platform Optimizer?
- Bagaimana Pengoptimal Platform AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan sistem non-pembelajaran mesin?
- Apa tujuan Pengoptimal Platform AI yang dikembangkan oleh Tim AI Google?