ہائیپرپرامٹر ٹیٹنگ سیکھنے میں ایک اہم قدم ہے جس میں مشین سیکھنے کے ماڈل کے لئے بہترین پیرامیٹر کا انتخاب کرنا شامل ہے۔

ہائیپرپرامٹر ٹورنگ کیا ہے؟

ہائیپرپرمیٹر ایسے ترتیبات ہیں جو مشین سیکھنے کے ماڈل کے تربیتی مراحل کو کنٹرول کرتے ہیں۔ماوری تربیت کے دوران میں تعلیم حاصل کرنے کے دوران مڈل پیرامیٹرز کے برعکس ہائیپرمیٹرز کو تربیت شروع کرنے سے پہلے سیٹ کیا جاتا ہے۔ان پیرامیٹرز کو نئے اعداد و شمار کو عام کرنے میں ماڈل کی صلاحیت کو ترجیح دینے میں مدد دیتا ہے۔

عام طور پر ہائیپرپرم‌میٹر ٹوٹنا

  • Grid تلاش: [1] ہائیپرامیٹر کی ایک مقررہ ذیلی سمت کے ذریعے تربیت اور ہر ملاپ کے لیے ماڈل کو ترتیب دینے کے لیے نظامی طور پر تلاش کیا جاتا ہے۔
  • Random تلاش: [Randomly Hiperprameter compounds in متعین فضاؤں میں، اکثر گرلز تلاش کرنے سے اچھے پیرامیٹروں کو تیز پاتے ہیں۔
  • Bayesian Optimation: [1] سابق نتائج پر مبنی اعلیٰ ہائیپرامیٹر کا انتخاب کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں جس کا مقصد قابلِ عمل طور پر قابلِ استعمال ہے۔

مثالیں ہائیپرپرامٹر توٹنگ

ایک معاون وکٹر مشین (SVM)، ہائیپرپرپرمیٹرز جیسے کہ انفنٹری ٹائپ اور باقاعدہریز پیرامیٹر (C) کے لیے قابل استعمال ہو سکتا ہے۔ ایک اعصابی نیٹ ورک میں سیکھنے کی شرح، سطحوں کی تعداد اور نیوٹرون کی تعداد عام طور پر ہائیپرپرمیٹر ہوتی ہے تاکہ وہ دوبارہ سے اُس کی طرف متوجہ ہو سکیں۔

ایک ڈیٹا سائنس دان کو تلاش کرتے ہوئے بہترین کارکردگی کے نمونے کی شناخت کے لئے انواع اور سی اقدار کے مختلف ملاپ کا امتحان دے سکتا ہے. متبادل طور پر، غیر متوقع تلاش کم کمی کمیت کے ساتھ تیز رفتار سے پیرامیٹروں کا ایک وسیع حجم دریافت کر سکتا ہے۔