Azure Machine Learning Sweep Jobs के साथ Hyperparameter Tuning

अपने machine learning मॉडलों के लिए सही hyperparameters ढूंढना अक्सर अनुमान लगाने जैसा लगता है, जिससे कीमती समय और क्लाउड संसाधनों की खपत होती है। यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम आपको सिखाता है कि सर्वश्रेष्ठ कॉन्फ़िगरेशन की व्यवस्थित रूप से पहचान करने के लिए Azure Machine Learning sweep jobs का उपयोग करके इस प्रक्रिया को कैसे स्वचालित किया जाए। इस पाठ्यक्रम को पूरा करके, आप मैन्युअल प्रयास-और-त्रुटि (trial-and-error) ट्यूनिंग से क्लाउड में स्वचालित, स्केलेबल खोज प्रयोग चलाने की ओर बढ़ेंगे। आप मॉडल के प्रदर्शन को अधिकतम करते हुए लागत बचाने के लिए खोज स्थान (search spaces) को परिभाषित करना, नमूनाकरण विधियों (sampling methods) को चुनना और प्रारंभिक समाप्ति नीतियों (early termination policies) को लागू करना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत hyperparameter अवधारणाओं को समझें, जिसमें असतत बनाम निरंतर खोज स्थान (discrete versus continuous search spaces) शामिल हैं। - मॉडल अनुकूलन को स्वचालित करने के लिए आधुनिक Azure Machine Learning SDK का उपयोग करके sweep jobs को कॉन्फ़िगर करें। - अपने पैरामीटर स्थान का पता लगाने के लिए grid, random, और Bayesian search जैसी विभिन्न नमूनाकरण विधियों को लागू करें। - अप्रभावी रन को रोकने और क्लाउड कंप्यूट बजट को अनुकूलित करने के लिए प्रारंभिक समाप्ति नीतियों (early termination policies) को लागू करें। - एकीकृत मीट्रिक और रन इतिहास टूल का उपयोग करके परीक्षण परिणामों को ट्रैक और विश्लेषण करें। - भविष्य की तैनाती के लिए स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल का चयन और पंजीकरण करें। मूल शब्दावली और कार्यस्थल सेटअप के साथ शुरू करते हुए, आप खोज स्थानों को परिभाषित करने, रन सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करने और अपने sweep प्रयोगों के परिणामों का विश्लेषण करने के माध्यम से प्रगति करेंगे। प्रत्येक अवधारणा को स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण और कोड अंशों (code snippets) के साथ सुदृढ़ किया गया है। यह पाठ्यक्रम शुरुआती data scientists और machine learning उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो क्लाउड में अपने प्रशिक्षण वर्कफ़्लो को स्केल करना चाहते हैं। Azure Machine Learning के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने मॉडल अनुकूलन को स्वचालित करने और अधिक सटीक machine learning पाइपलाइनों का निर्माण करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।