Azure Machine Learning Sweep Jobs ile Hiperparametre Ayarlama

Makine öğrenimi modelleriniz için doğru hiperparametreleri bulmak genellikle tahmin yürütmek gibi hissettirir; değerli zamanı ve bulut kaynaklarını tüketir. Bu metin tabanlı kurs, en iyi konfigürasyonları sistematik olarak belirlemek için Azure Machine Learning sweep jobs kullanarak bu süreci nasıl otomatikleştireceğinizi öğretir. Bu kursu tamamlayarak, manuel deneme-yanılma ayarlamalarından bulutta otomatik, ölçeklenebilir arama deneyleri çalıştırmaya geçiş yapacaksınız. Model performansını en üst düzeye çıkarırken maliyetlerden tasarruf etmek için arama alanlarını tanımlamayı, örnekleme yöntemlerini seçmeyi ve erken sonlandırma ilkelerini uygulamayı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Ayrık ve sürekli arama alanları dahil olmak üzere temel hiperparametre kavramlarını anlayın. - Model optimizasyonunu otomatikleştirmek için modern Azure Machine Learning SDK'sını kullanarak sweep jobs yapılandırın. - Parametre alanınızı keşfetmek için grid, random ve Bayesian arama gibi farklı örnekleme yöntemlerini uygulayın. - Düşük performans gösteren çalıştırmaları durdurmak ve bulut bilgi işlem bütçelerini optimize etmek için erken sonlandırma ilkelerini uygulayın. - Entegre metrikleri ve çalıştırma geçmişi araçlarını kullanarak deneme sonuçlarını takip edin ve analiz edin. - Gelecekteki dağıtım için en iyi performans gösteren modeli otomatik olarak seçin ve kaydedin. Temel terminoloji ve çalışma alanı kurulumu ile başlayarak, arama alanlarını tanımlama, çalıştırma ayarlarını yapılandırma ve sweep deneylerinizin sonuçlarını analiz etme aşamalarında ilerleyeceksiniz. Her kavram, açık yazılı açıklamalar ve kod parçacıklarıyla desteklenmiştir. Bu kurs, buluttaki eğitim iş akışlarını ölçeklendirmek isteyen başlangıç seviyesindeki veri bilimcileri ve makine öğrenimi meraklıları için tasarlanmıştır. Önceden Azure Machine Learning deneyimi gerekli değildir. Model optimizasyonunuzu otomatikleştirmek ve daha doğru makine öğrenimi boru hatları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.