หลังจากบทความที่เน้นข้อมูลจำนวนมากของฉัน ในเรื่องนี้เราจะเห็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบต่างๆ ที่มีให้สำหรับวิศวกร ML วิธีใช้ประโยชน์จากเทคนิคเหล่านี้ และสถานการณ์ใดบ้างที่จะใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบใด เรื่องนี้จะเข้มข้นม..หน่อย..ขอให้สนุกกับการอ่านนะคะ.

การแนะนำ:

การเพิ่มประสิทธิภาพใน ML คืออะไร

ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิง การเพิ่มประสิทธิภาพหมายถึงกระบวนการค้นหาชุดพารามิเตอร์โมเดลหรือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด ซึ่งลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้เหลือน้อยที่สุด ฟังก์ชันวัตถุประสงค์คือการวัดว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดในงานที่กำหนด เช่น การจัดหมวดหมู่หรือการถดถอย และสามารถประเมินโดยใช้เมตริก เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นขั้นตอนสำคัญในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากช่วยให้เราสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของเราและทำให้มีความแม่นยำและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น กระบวนการปรับให้เหมาะสมโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์โมเดลหรือไฮเปอร์พารามิเตอร์ซ้ำๆ และประเมินผลกระทบต่อฟังก์ชันวัตถุประสงค์จนกว่าจะบรรลุประสิทธิภาพในระดับที่น่าพอใจ

มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพหลายอย่างที่ใช้กันทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับสี การไล่ระดับสีแบบสุ่มแบบสุ่ม การไล่ระดับแบบไล่ระดับแบบชุดย่อย วิธีที่ใช้โมเมนตัม วิธีอัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว และอื่นๆ เทคนิคเหล่านี้แตกต่างกันในแง่ของประสิทธิภาพการคำนวณ คุณสมบัติการบรรจบกัน และความไวต่อการเริ่มต้นและการตั้งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการเลือกวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมมักจะเป็นปัจจัยสำคัญในการบรรลุประสิทธิภาพที่ดีในงานที่กำหนด

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันมีอะไรบ้าง ?

มีเทคนิคมากมายสำหรับการปรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงให้เหมาะสม และการเลือกเทคนิคจะขึ้นอยู่กับปัญหาและโมเดลเฉพาะที่ใช้ ต่อไปนี้คือเทคนิคบางประการที่ใช้กันทั่วไป:

1. การค้นหากริด:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการระบุกริดของค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์และค้นหาค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดอย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด นี่อาจเป็นแนวทางที่มีค่าใช้จ่ายสูงในการคำนวณ แต่ก็มีประสิทธิภาพในการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลที่กำหนด
2. การค้นหาแบบสุ่ม:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่างค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์จากการแจกแจงที่กำหนด และประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์แต่ละชุด วิธีการนี้มีต้นทุนทางการคำนวณน้อยกว่าการค้นหาแบบกริด และอาจมีประสิทธิภาพในการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีในระยะเวลาที่สั้นกว่า
3. Bayesian Optimization:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของฟังก์ชันวัตถุประสงค์และใช้แบบจำลองนี้เพื่อเป็นแนวทางในการค้นหาชุดพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด วิธีการนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการค้นหาแบบกริดหรือการสุ่ม เนื่องจากจะเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์ใหม่อย่างชาญฉลาดเพื่อประเมินตามผลลัพธ์ของการประเมินก่อนหน้านี้
4. Gradient Descent:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์โมเดลซ้ำๆ เพื่อลดการสูญเสียฟังก์ชัน วิธีการนี้มักใช้สำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม และเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับประสิทธิภาพของโมเดลให้เหมาะสม
5. การเรียนรู้ทั้งมวล:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการรวมการคาดการณ์ของแบบจำลองหลาย ๆ แบบเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม วิธีการนี้มักใช้ในการแข่งขันและเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล
6. การเลือกคุณสมบัติ:เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับรุ่นที่กำหนด และลบคุณสมบัติที่ไม่เกี่ยวข้องหรือซ้ำซ้อน วิธีการนี้สามารถลดขนาดของข้อมูลที่ป้อนเข้าและปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง

การเลือกเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น ประเภทของโมเดล ขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูล ทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ และธรรมชาติของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่จะปรับให้เหมาะสม ต่อไปนี้เป็นหลักเกณฑ์ทั่วไปสำหรับการเลือกเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพตามสถานการณ์ต่างๆ:

1. ปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบนูน:สำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบนูนซึ่งมีขั้นต่ำเดียวทั่วโลก การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับสีมักจะเป็นทางเลือกที่ดี Gradient Desciented นั้นมีประสิทธิภาพในการคำนวณและสามารถผสานรวมเข้ากับค่าต่ำสุดทั่วโลกได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับเทคนิคต่างๆ เช่น โมเมนตัมหรืออัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว
2. ปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบไม่นูน:สำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบไม่นูน ซึ่งมีจุดต่ำสุดในเครื่องหลายจุด มักใช้ stochastic Gradient Destination (SGD) SGD สุ่มตัวอย่างชุดย่อยของข้อมูลการฝึกอบรมในการวนซ้ำแต่ละครั้ง และอัปเดตพารามิเตอร์แบบจำลองตามการไล่ระดับสีที่คำนวณในชุดย่อยนั้น การสุ่มนี้ช่วยให้อัลกอริทึมหนีจากค่าต่ำสุดในเครื่องและสำรวจพื้นที่พารามิเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับสีแบบมินิแบทช์เป็นการเปลี่ยนแปลงของ SGD ที่สุ่มตัวอย่างชุดข้อมูลจำนวนเล็กน้อยในการวนซ้ำแต่ละครั้งและสามารถบรรลุการแลกเปลี่ยนที่ดีระหว่างประสิทธิภาพการคำนวณและความเร็วการบรรจบกัน
3. โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก:โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักต้องการข้อมูลจำนวนมากและสามารถมีพารามิเตอร์หลายล้านตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ทำให้การปรับให้เหมาะสมเป็นความท้าทายที่สำคัญ Stochastic Gradient Destination ด้วย Mini-Batches เป็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก แต่มีการเสนอรูปแบบต่างๆ เพื่อปรับปรุงความเร็วและความเสถียรของการบรรจบกัน เช่น วิธีที่ใช้โมเมนตัม (เช่น โมเมนตัม Nesterov, Adam) อัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว วิธีการ (เช่น Adagrad, RMSprop) และวิธีอันดับสอง (เช่น L-BFGS)
4. การเรียนรู้ออนไลน์:ในสถานการณ์การเรียนรู้ออนไลน์ที่ซึ่งข้อมูลใหม่เข้ามาอย่างต่อเนื่อง เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น เช่น การไล่ระดับสีแบบสุ่มด้วยโมเมนตัมหรือ L-BFGS ออนไลน์สามารถใช้เพื่ออัปเดตพารามิเตอร์แบบจำลองได้ทันทีโดยไม่ต้องฝึกแบบจำลองทั้งหมดใหม่ตั้งแต่ต้น
5. การเพิ่มประสิทธิภาพขนาดใหญ่:สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดใหญ่ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแบบกระจาย เช่น เซิร์ฟเวอร์พารามิเตอร์หรือการขนานข้อมูลสามารถใช้เพื่อกระจายการคำนวณไปยังเครื่องต่างๆ และเร่งความเร็วในการบรรจบกัน

บทสรุป:

โดยสรุป การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นขั้นตอนที่สำคัญในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาชุดพารามิเตอร์โมเดลหรือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่ลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้เหลือน้อยที่สุด การเลือกเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมสำหรับปัญหาที่กำหนดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบรรลุประสิทธิภาพที่ดี และทำให้โมเดลมีความแม่นยำและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพหลายอย่างที่สามารถใช้ได้ ได้แก่ การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับสี การลงแบบไล่ระดับสีแบบสโทแคสติก การลงแบบไล่ระดับแบบชุดย่อย วิธีที่ใช้โมเมนตัม วิธีอัตราการเรียนรู้แบบปรับตัว และอื่นๆ แต่ละเทคนิคเหล่านี้มีข้อดีและข้อเสีย และการเลือกเทคนิคที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ลักษณะของปัญหา ขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูล และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ การทดลองและการวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญในการเลือกเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุดและบรรลุระดับประสิทธิภาพที่ต้องการ ด้วยการใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสม เราสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความทนทานของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา และทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

ในส่วนที่ 2 ของบทความนี้ เราจะเห็นตัวอย่างโค้ดที่ใช้ได้จริงของเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่กล่าวถึงข้างต้นในชุดข้อมูลบางชุดที่จัดทำโดยชุมชน