Po wielu moich artykułach dotyczących intensywnych danych, w tej historii zobaczymy różne techniki optymalizacji, które są dostępne dla inżynierów ML, jak z nich korzystać i jakie są scenariusze użycia poszczególnych technik optymalizacji. Ta historia będzie trochę intensywna ML… miłej lektury.

Wstęp:

Czym jest optymalizacja w ML?

W kontekście uczenia maszynowego optymalizacja odnosi się do procesu znajdowania najlepszego zestawu parametrów modelu lub hiperparametrów, które minimalizują predefiniowaną funkcję celu. Funkcja celu jest miarą tego, jak dobrze model radzi sobie z danym zadaniem, takim jak klasyfikacja lub regresja, i można ją ocenić za pomocą metryk, takich jak dokładność, precyzja, pamięć lub błąd średniokwadratowy.

Optymalizacja jest kluczowym krokiem w przepływie pracy uczenia maszynowego, ponieważ pozwala nam poprawić wydajność naszych modeli oraz uczynić je bardziej dokładnymi i solidnymi. Proces optymalizacji zwykle obejmuje iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu lub hiperparametrów i ocenę ich wpływu na funkcję celu, aż do osiągnięcia zadowalającego poziomu wydajności.

Istnieje kilka technik optymalizacyjnych, które są powszechnie stosowane w uczeniu maszynowym, w tym zejście gradientowe, zejście gradientowe stochastyczne, zejście gradientowe mini-batch, metody oparte na pędzie, metody adaptacyjnego tempa uczenia się i inne. Techniki te różnią się wydajnością obliczeniową, właściwościami konwergencji oraz wrażliwością na ustawienia inicjalizacji i hiperparametrów, a wybór właściwej metody optymalizacji jest często kluczowym czynnikiem w osiągnięciu dobrej wydajności danego zadania.

Jakie są różne dostępne techniki optymalizacji?

Dostępnych jest wiele technik optymalizacji modelu uczenia maszynowego, a wybór techniki będzie zależał od konkretnego problemu i używanego modelu. Oto kilka powszechnie stosowanych technik:

1. Wyszukiwanie siatki: Ta technika polega na określeniu siatki wartości hiperparametrów i wyczerpującym przeszukiwaniu wszystkich możliwych kombinacji tych wartości w celu znalezienia optymalnego zestawu hiperparametrów. Może to być podejście kosztowne obliczeniowo, ale może być skuteczne w znajdowaniu najlepszych hiperparametrów dla danego modelu.
2. Wyszukiwanie losowe: Ta technika polega na losowym próbkowaniu wartości hiperparametrów z danego rozkładu i ocenie wydajności modelu z każdym zestawem hiperparametrów. Takie podejście jest mniej kosztowne obliczeniowo niż wyszukiwanie siatki i może być skuteczne w znajdowaniu dobrych hiperparametrów w krótszym czasie.
3. Optymalizacja bayesowska: Ta technika polega na zbudowaniu probabilistycznego modelu funkcji celu i użyciu tego modelu do pokierowania poszukiwaniem optymalnego zestawu hiperparametrów. Takie podejście jest bardziej wydajne niż wyszukiwanie w sieci lub wyszukiwanie losowe, ponieważ inteligentnie wybiera nowe hiperparametry do oceny na podstawie wyników poprzednich ocen.
4. Gradient Descent: Ta technika obejmuje iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu w celu zminimalizowania funkcji straty. To podejście jest powszechnie stosowane do uczenia sieci neuronowych i może być skutecznym sposobem optymalizacji wydajności modelu.
5. Uczenie się zespołowe: Ta technika polega na łączeniu przewidywań wielu modeli w celu poprawy ogólnej wydajności. Takie podejście jest powszechnie stosowane w zawodach i może być skutecznym sposobem na zwiększenie wydajności modelu.
6. Wybór cech: Ta technika polega na wybraniu najistotniejszych cech dla danego modelu i usunięciu nieistotnych lub zbędnych cech. Takie podejście może zmniejszyć wymiarowość danych wejściowych i poprawić wydajność modelu.

Wybór właściwej techniki optymalizacji dla modelu uczenia maszynowego zależy od kilku czynników, takich jak typ modelu, rozmiar i złożoność zestawu danych, dostępne zasoby obliczeniowe oraz charakter funkcji celu, która ma zostać zoptymalizowana. Oto kilka ogólnych wskazówek dotyczących wyboru technik optymalizacji w oparciu o różne scenariusze:

1. Wypukłe problemy optymalizacyjne: W przypadku wypukłych problemów optymalizacyjnych, które mają jedno globalne minimum, zwykle dobrym wyborem jest opadanie gradientu. Zejście gradientowe jest wydajne obliczeniowo i może szybko osiągnąć globalne minimum, zwłaszcza w połączeniu z technikami takimi jak pęd lub adaptacyjne tempo uczenia się.
2. Niewypukłe problemy optymalizacji: w przypadku niewypukłych problemów optymalizacji, które mają wiele lokalnych minimów, często stosuje się stochastyczne zejście gradientowe (SGD). SGD losowo próbkuje podzbiór danych treningowych w każdej iteracji i aktualizuje parametry modelu na podstawie gradientów obliczonych na podstawie tego podzbioru. Ta losowość pomaga algorytmowi uciec od lokalnych minimów i efektywniej eksplorować przestrzeń parametrów. Zejście gradientowe mini-batch to odmiana SGD, która próbkuje małą partię danych w każdej iteracji i może osiągnąć dobry kompromis między wydajnością obliczeniową a szybkością konwergencji.
3. Modele głębokiego uczenia się: modele głębokiego uczenia się często wymagają dużych ilości danych i mogą mieć miliony parametrów do optymalizacji, co sprawia, że ​​optymalizacja jest dużym wyzwaniem. Stochastyczne opadanie gradientu z mini-partiami jest najczęściej stosowaną techniką optymalizacji głębokiego uczenia się, ale zaproponowano kilka odmian w celu poprawy szybkości i stabilności zbieżności, takich jak metody oparte na pędzie (np. pęd Nesterowa, Adam), adaptacyjne tempo uczenia się metody (np. Adagrad, RMSprop) oraz metody drugiego rzędu (np. L-BFGS).
4. Nauka online: w scenariuszach nauki online, w których nowe dane napływają w sposób ciągły, przyrostowe techniki optymalizacji, takie jak stochastyczny spadek gradientu z pędem lub L-BFGS online, mogą być wykorzystywane do aktualizowania parametrów modelu w locie bez ponownego uczenia całego modelu od podstaw.
5. Optymalizacja na dużą skalę: w przypadku problemów z optymalizacją na dużą skalę można zastosować techniki optymalizacji rozproszonej, takie jak serwer parametrów lub równoległość danych, w celu rozłożenia obliczeń na wiele maszyn i przyspieszenia szybkości konwergencji.

Wniosek:

Podsumowując, optymalizacja jest kluczowym krokiem w przepływie pracy uczenia maszynowego, którego celem jest znalezienie najlepszego zestawu parametrów modelu lub hiperparametrów, które minimalizują predefiniowaną funkcję celu. Wybór właściwej techniki optymalizacyjnej dla danego problemu jest niezbędny do osiągnięcia dobrej wydajności oraz uczynienia modelu bardziej dokładnym i solidnym. Dostępnych jest kilka technik optymalizacji, w tym zejście gradientowe, zejście gradientowe stochastyczne, zejście gradientowe mini-batch, metody oparte na pędzie, metody adaptacyjnego tempa uczenia się i inne. Każda z tych technik ma swoje zalety i wady, a wybór właściwej zależy od kilku czynników, takich jak charakter problemu, wielkość i złożoność zbioru danych oraz dostępne zasoby obliczeniowe. Eksperymenty i analizy są niezbędne do wybrania najlepszej techniki optymalizacji i osiągnięcia pożądanego poziomu wydajności. Stosując odpowiednią technikę optymalizacji, możemy poprawić dokładność i solidność naszych modeli uczenia maszynowego oraz zwiększyć ich skuteczność w rzeczywistych zastosowaniach.

W części 2 tego artykułu zobaczymy praktyczne przykłady kodu tych wyżej wymienionych technik optymalizacji na niektórych zestawach danych dostarczonych przez społeczność.