בתחום למידת המכונה, היפרפרמטרים ממלאים תפקיד מכריע בקביעת הביצועים וההתנהגות של אלגוריתם. היפרפרמטרים הם פרמטרים שנקבעים לפני תחילת תהליך הלמידה. הם לא נלמדים במהלך האימון; במקום זאת, הם שולטים בתהליך הלמידה עצמו. לעומת זאת, פרמטרים של מודל נלמדים במהלך האימון, כמו משקולות ברשת עצבית.
בואו נעמיק בכמה דוגמאות של היפרפרמטרים הנפוצים באלגוריתמים של למידת מכונה:
1. קצב למידה (α): קצב הלמידה הוא היפרפרמטר השולט עד כמה אנו מתאימים את משקלי הרשת שלנו ביחס לשיפוע ההפסד. קצב למידה גבוה יכול להוביל לחריגת יתר, כאשר הפרמטרים של המודל משתנים בפראות, בעוד שקצב למידה נמוך עלול לגרום להתכנסות איטית.
2. מספר יחידות/שכבות נסתרות: ברשתות עצביות, מספר היחידות והשכבות הנסתרות הם היפרפרמטרים שקובעים את מורכבות המודל. יחידות או שכבות נסתרות יותר יכולות ללכוד דפוסים מורכבים יותר אך עלולות גם להוביל להתאמת יתר.
3. פונקציית הפעלה: הבחירה בפונקציית ההפעלה, כגון ReLU (Retified Linear Unit) או Sigmoid, היא היפרפרמטר שמשפיע על אי-הליניאריות של המודל. לפונקציות הפעלה שונות יש מאפיינים שונים ויכולות להשפיע על מהירות הלמידה וביצועי המודל.
4. גודל אצווה: גודל האצווה הוא מספר דוגמאות ההדרכה המשמשות באיטרציה אחת. זהו היפרפרמטר שמשפיע על המהירות והיציבות של האימון. גדלי אצווה גדולים יותר יכולים להאיץ את ההכשרה אך עשויים לגרום לעדכונים פחות מדויקים, בעוד שגדלי אצווה קטנים יותר יכולים לספק עדכונים מדויקים יותר אך עם אימון איטי יותר.
5. חוזק רגוליזציה: רגוליזציה היא טכניקה המשמשת למניעת התאמת יתר על ידי הוספת מונח עונש לפונקציית ההפסד. חוזק הרגוליזציה, כגון λ ברגוליזציה L2, הוא היפרפרמטר השולט בהשפעה של מונח ההסדרה על ההפסד הכולל.
6. קצב נשירה: נשירה היא טכניקת רגוליזציה שבה מתעלמים מהנוירונים שנבחרו באקראי במהלך האימון. שיעור הנשירה הוא היפרפרמטר שקובע את ההסתברות לנשירה של נוירון. זה עוזר למנוע התאמת יתר על ידי החדרת רעש במהלך האימון.
7. גודל גרעין: ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), גודל הקרנל הוא היפרפרמטר המגדיר את גודל המסנן המוחל על נתוני הקלט. גדלי קרנל שונים לוכדים רמות שונות של פירוט בנתוני הקלט.
8. מספר העצים (ביער אקראי): בשיטות אנסמבל כמו Random Forest, מספר העצים הוא היפרפרמטר שקובע את מספר עצי ההחלטה ביער. הגדלת מספר העצים יכולה לשפר את הביצועים אך גם להגדיל את העלות החישובית.
9. C במכונות וקטור תמיכה (SVM): ב-SVM, C הוא היפרפרמטר השולט בחילופין בין קיום גבול החלטה חלק לבין סיווג נקודות האימון בצורה נכונה. ערך C גבוה יותר מוביל לגבול החלטה מורכב יותר.
10. מספר אשכולות (ב-K-Means): באלגוריתמים של אשכולות כמו K-Means, מספר האשכולות הוא היפרפרמטר שמגדיר את מספר האשכולות שהאלגוריתם צריך לזהות בנתונים. בחירת המספר הנכון של אשכולות היא קריטית לתוצאות מקבילות משמעותיות.
דוגמאות אלו ממחישות את האופי המגוון של היפרפרמטרים באלגוריתמים של למידת מכונה. כוונון היפרפרמטרים הוא שלב קריטי בזרימת העבודה של למידת מכונה כדי לייעל את ביצועי המודל והכללה. חיפוש רשת, חיפוש אקראי ואופטימיזציה בייסיאנית הם טכניקות נפוצות המשמשות למציאת קבוצת ההיפרפרמטרים הטובה ביותר עבור בעיה נתונה.
היפרפרמטרים הם מרכיבים חיוניים באלגוריתמים של למידת מכונה המשפיעים על התנהגות וביצועי המודל. הבנת תפקידם של היפרפרמטרים וכיצד לכוונן אותם ביעילות חיונית לפיתוח מודלים מוצלחים של למידת מכונה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
- מה זה TensorBoard?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)