Kanggo entuk akurasi sing luwih dhuwur ing model pembelajaran mesin, ana sawetara hiperparameter sing bisa dicoba. Hyperparameters minangka parameter sing bisa diatur sadurunge proses sinau diwiwiti. Dheweke ngontrol prilaku algoritma pembelajaran lan duwe pengaruh sing signifikan marang kinerja model kasebut.
Salah sawijining hyperparameter penting sing kudu ditimbang yaiku tingkat sinau. Tingkat learning nemtokake ukuran langkah ing saben pengulangan algoritma learning. Tingkat sinau sing luwih dhuwur ngidini model sinau luwih cepet nanging bisa nyebabake ngatasi solusi sing optimal. Ing sisih liya, tingkat sinau sing luwih murah bisa nyebabake konvergensi sing luwih alon nanging bisa mbantu model supaya ora overshoot. Penting kanggo nemokake tingkat sinau sing optimal sing ngimbangi perdagangan antarane kacepetan lan akurasi konvergensi.
Hyperparameter liyane kanggo eksperimen yaiku ukuran batch. Ukuran batch nemtokake jumlah conto latihan sing diproses ing saben pengulangan algoritma pembelajaran. Ukuran batch sing luwih cilik bisa menehi perkiraan gradien sing luwih akurat nanging bisa nyebabake konvergensi sing luwih alon. Kosok baline, ukuran batch sing luwih gedhe bisa nyepetake proses sinau nanging bisa nyebabake gangguan ing perkiraan gradien. Nemokake ukuran batch sing tepat gumantung saka ukuran dataset lan sumber daya komputasi sing kasedhiya.
Jumlah unit sing didhelikake ing jaringan saraf minangka hiperparameter liyane sing bisa disetel. Nambah jumlah unit sing didhelikake bisa nambah kapasitas model kanggo sinau pola rumit nanging bisa uga nyebabake overfitting yen ora diatur kanthi bener. Kosok baline, ngurangi jumlah unit sing didhelikake bisa nyederhanakake model nanging bisa nyebabake kurang pas. Penting kanggo nggawe keseimbangan antarane kerumitan model lan kemampuan generalisasi.
Regularisasi minangka teknik liya sing bisa dikontrol liwat hiperparameter. Regularisasi mbantu nyegah overfitting kanthi nambahake istilah penalti ing fungsi mundhut. Kekuwatan regularisasi dikontrol dening hiperparameter sing disebut parameter regularisasi. Parameter regularisasi sing luwih dhuwur bakal ngasilake model sing luwih prasaja kanthi kurang overfitting nanging bisa uga nyebabake underfitting. Kosok baline, parameter regularisasi sing luwih murah ngidini model pas karo data latihan luwih cedhak nanging bisa nyebabake overfitting. Validasi silang bisa digunakake kanggo nemokake parameter regularisasi sing optimal.
Pilihan saka algoritma optimasi uga hyperparameter penting. Keturunan gradien minangka algoritma optimasi sing umum digunakake, nanging ana variasi kayata keturunan gradient stokastik (SGD), Adam, lan RMSprop. Saben algoritma duwe hyperparameter dhewe sing bisa disetel, kayata momentum lan tingkat bosok sinau. Nyobi karo algoritma optimasi beda lan hyperparameters bisa nambah kinerja model.
Saliyane hiperparameter kasebut, faktor liya sing bisa ditliti kalebu arsitektur jaringan, fungsi aktivasi sing digunakake, lan wiwitan paramèter model. Arsitektur sing beda-beda, kayata convolutional neural network (CNNs) utawa recurrent neural network (RNNs), bisa uga luwih cocok kanggo tugas tartamtu. Milih fungsi aktivasi sing cocog, kayata ReLU utawa sigmoid, uga bisa nyebabake kinerja model kasebut. Inisialisasi paramèter model sing tepat bisa mbantu algoritma pembelajaran konvergen luwih cepet lan entuk akurasi sing luwih apik.
Entuk akurasi sing luwih dhuwur ing model pembelajaran mesin kita mbutuhake eksperimen karo macem-macem hiperparameter. Tingkat sinau, ukuran batch, jumlah unit sing didhelikake, paramèter regularisasi, algoritma optimasi, arsitektur jaringan, fungsi aktivasi, lan inisialisasi parameter iku kabeh hiperparameter sing bisa disetel kanggo nambah kinerja model. Penting kanggo milih lan nyetel hyperparameter kasebut kanthi ati-ati kanggo nggawe keseimbangan antarane kacepetan lan akurasi konvergensi, uga kanggo nyegah overfitting utawa underfitting.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Langkah-langkah luwih ing Learning Machine (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Kasus panggunaan mesin ing mode (pindhah menyang topik sing gegandhengan)
- Review ujian