मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, हाइपरपेरामिटरहरूले एल्गोरिदमको कार्यसम्पादन र व्यवहार निर्धारण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। Hyperparameters मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले प्रशिक्षण समयमा सिकेका छैनन्; बरु, तिनीहरूले सिक्ने प्रक्रिया आफैं नियन्त्रण गर्छन्। यसको विपरित, मोडेल प्यारामिटरहरू प्रशिक्षणको क्रममा सिक्न सकिन्छ, जस्तै न्यूरल नेटवर्कमा वजन।
सामान्यतया मेसिन लर्निङ एल्गोरिदममा पाइने हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू हेरौं:
1. सिकाइ दर (α): सिकाइ दर एक हाइपरपेरामिटर हो जसले हानि ढाँचाको सन्दर्भमा हामीले हाम्रो नेटवर्कको वजन कति समायोजन गर्दैछौं भनेर नियन्त्रण गर्दछ। उच्च सिकाइ दरले ओभरशुटिंगमा निम्त्याउन सक्छ, जहाँ मोडेलका प्यारामिटरहरू अत्याधिक रूपमा उतारचढाव हुन्छन्, जबकि कम सिकाइ दरले ढिलो अभिसरण हुन सक्छ।
2. लुकेका एकाइहरू/तहहरूको संख्या: न्यूरल नेटवर्कहरूमा, लुकेका एकाइहरू र तहहरूको संख्या हाइपरपेरामिटरहरू हुन् जसले मोडेलको जटिलता निर्धारण गर्दछ। थप लुकेका एकाइहरू वा तहहरूले थप जटिल ढाँचाहरू खिच्न सक्छन् तर ओभरफिटिंग पनि गर्न सक्छन्।
3. सक्रियता कार्य: सक्रियता प्रकार्यको छनोट, जस्तै ReLU (Rectified Linear Unit) वा Sigmoid, एक हाइपरपेरामिटर हो जसले मोडेलको गैर-रेखीयतालाई असर गर्छ। विभिन्न सक्रियता कार्यहरू फरक गुणहरू छन् र सिक्ने गति र मोडेल प्रदर्शन प्रभाव पार्न सक्छ।
4. ब्याच साइज: ब्याच साइज एक पुनरावृत्तिमा प्रयोग गरिएका प्रशिक्षण उदाहरणहरूको संख्या हो। यो एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको गति र स्थिरतालाई असर गर्छ। ठूला ब्याच साइजहरूले प्रशिक्षणको गति बढाउन सक्छ तर कम सटीक अपडेटहरू हुन सक्छ, जबकि साना ब्याच आकारहरूले थप सटीक अपडेटहरू प्रदान गर्न सक्छन् तर ढिलो प्रशिक्षणको साथ।
5. नियमितीकरण शक्ति: रेगुलराइजेसन भनेको नोक्सान कार्यमा पेनाल्टी टर्म थपेर ओभरफिटिंग रोक्न प्रयोग गरिने प्रविधि हो। L2 नियमितीकरणमा λ जस्तै नियमितीकरण बल, एक हाइपरपेरामिटर हो जसले समग्र हानिमा नियमितीकरण शब्दको प्रभावलाई नियन्त्रण गर्दछ।
6. छोड्ने दर: ड्रपआउट एक नियमितीकरण प्रविधि हो जहाँ प्रशिक्षणको क्रममा अनियमित रूपमा चयन गरिएका न्यूरोन्सहरूलाई बेवास्ता गरिन्छ। ड्रपआउट दर एक हाइपरपेरामिटर हो जसले न्यूरोन छोड्ने सम्भाव्यता निर्धारण गर्दछ। यसले प्रशिक्षणको समयमा शोर परिचय गरेर ओभरफिटिंग रोक्न मद्दत गर्दछ।
7. कर्नेल साइज: convolutional neural networks (CNNs) मा, कर्नेल साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले इनपुट डेटामा लागू गरिएको फिल्टरको साइज परिभाषित गर्दछ। विभिन्न कर्नेल साइजहरूले इनपुट डेटामा विभिन्न स्तरको विवरणहरू खिच्छन्।
8. रूखहरूको संख्या (अनियमित वनमा): Random Forest जस्ता ensemble विधिहरूमा, रूखहरूको सङ्ख्या एक हाइपरपेरामिटर हो जसले वनमा निर्णय रूखहरूको सङ्ख्या निर्धारण गर्छ। रूखहरूको संख्या बढाउँदा कार्यसम्पादनमा सुधार हुन्छ तर कम्प्युटेसनल लागत पनि बढ्छ।
9. C मा सपोर्ट भेक्टर मेसिन (SVM): SVM मा, C एक हाइपरपेरामिटर हो जसले सहज निर्णय सीमा भएको र प्रशिक्षण बिन्दुहरूलाई सही रूपमा वर्गीकरण गर्ने बीचको ट्रेड-अफलाई नियन्त्रण गर्दछ। उच्च C मानले थप जटिल निर्णय सीमामा जान्छ।
10। क्लस्टरहरूको संख्या (K-Means मा): K-Means जस्ता क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरूमा, क्लस्टरहरूको सङ्ख्या हाइपरपेरामिटर हो जसले एल्गोरिदमले डेटामा पहिचान गर्नुपर्ने क्लस्टरहरूको सङ्ख्या परिभाषित गर्छ। अर्थपूर्ण क्लस्टरिङ परिणामहरूको लागि क्लस्टरहरूको सही सङ्ख्या छनोट गर्नु महत्त्वपूर्ण छ।
यी उदाहरणहरूले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा हाइपरपेरामिटरहरूको विविध प्रकृतिलाई चित्रण गर्दछ। मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरणलाई अप्टिमाइज गर्न मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहमा हाइपरपेरामिटरहरू ट्युनिङ गर्नु महत्त्वपूर्ण कदम हो। ग्रिड खोज, अनियमित खोज, र Bayesian अप्टिमाइजेसन सामान्य प्रविधिहरू हुन् जुन दिइएको समस्याको लागि हाइपरपेरामिटरहरूको उत्तम सेट फेला पार्न प्रयोग गरिन्छ।
हाइपरपेरामिटरहरू मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा आवश्यक घटक हुन् जसले मोडेलको व्यवहार र कार्यसम्पादनलाई प्रभाव पार्छ। सफल मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न हाइपरपेरामिटरहरूको भूमिका र तिनीहरूलाई प्रभावकारी रूपमा कसरी ट्युन गर्ने भन्ने कुरा बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
- TensorBoard भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)