AI Platform Optimizer နှင့် HyperTune တို့သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform မှ ပေးဆောင်ထားသော ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ကွဲပြားသည်။
AI Platform Optimizer သည် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံး hyperparameters အစုံကို ရှာဖွေရန် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ နေရာကို အလိုအလျောက် စူးစမ်းသည့် အင်္ဂါရပ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ Hyperparameters များသည် သင်ယူမှုနှုန်း၊ အသုတ်အရွယ်အစားနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်နိုင်မှု စွမ်းအားကဲ့သို့သော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် ဆက်တင်များဖြစ်သည်။ AI Platform Optimizer သည် အကောင်းဆုံး hyperparameters များကို ထိရောက်စွာ ရှာဖွေရန် Bayesian optimization ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။
Bayesian optimization သည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများနှင့်စပ်လျဉ်း၍ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုကိုယ်စားပြုသည့် ရည်မှန်းချက်လုပ်ဆောင်ချက်၏ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောပုံစံတစ်ခုကိုတည်ဆောက်ခြင်းဖြင့်အလုပ်လုပ်သည်။ ထို့နောက် အကဲဖြတ်ရန် ဟိုက်ပါပါရာမီတာ အစုံအသစ်များကို အကြံပြုရန်အတွက် ဤပုံစံကို အသုံးပြုပါသည်။ မော်ဒယ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ အကဲဖြတ်ပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့်၊ AI Platform Optimizer သည် အကောင်းဆုံး hyperparameters အစုံသို့ တဖြည်းဖြည်း ပေါင်းစပ်သွားပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုသည် manual hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းထက် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ HyperTune သည် သုံးစွဲသူများအား hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းအလုပ်များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် မူဘောင်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး၊ လေ့ကျင့်မှုများစွာကို မတူညီသော hyperparameter ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများဖြင့် အပြိုင်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ HyperTune သည် ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိရန်၊ ၎င်းတို့၏ ရှာဖွေမှုနေရာများနှင့် အသုံးပြုရန် ရှာဖွေမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို သတ်မှတ်ရန် ပျော့ပြောင်းမှုကို ပေးသည်။
HyperTune ဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အကွာအဝေးတစ်ခု သို့မဟုတ် တန်ဖိုးများ သီးခြားသတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုစီအတွက် ရှာဖွေမှုနေရာကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ HyperTune သည် ဇယားကွက်ရှာဖွေမှု၊ ကျပန်းရှာဖွေမှုနှင့် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော Bayesian ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အသုံးပြုသူများသည် တိကျမှု သို့မဟုတ် နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားကဲ့သို့သော အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ရည်မှန်းချက်မက်ထရစ်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
AI Platform Optimizer သည် Bayesian optimization ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်ဆောင်ရွက်ပေးပြီး HyperTune သည် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုဖြင့် manual hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းအတွက် မူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ AI ကိုပလက်ဖောင်း Optimizer:
- စမ်းသပ်မှုများတွင် AI Platform Optimizer ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
- AI Platform Optimizer ကိုအသုံးပြုရန် နားလည်ထားရမည့် ဝေါဟာရသုံးရပ်ကား အဘယ်နည်း။
- စက်မဟုတ်သော သင်ယူမှုစနစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် AI Platform Optimizer ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
- Google AI Team မှ ဖန်တီးထားသော AI Platform Optimizer ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။