Tuning hiperparametrów za pomocą usługi Azure Machine Learning

Znalezienie odpowiednich hiperparametrów dla modeli uczenia maszynowego nie powinno być grą w zgadywanki. Korzystanie z obliczeń w skali chmury pozwala skutecznie zautomatyzować ten proces i znaleźć najlepiej działającą konfigurację modelu. W tym kursie dowiesz się, jak skonfigurować, wykonać i przeanalizować zadania dostrajania hiperparametrów za pomocą usługi Azure Machine Learning. Dowiesz się, jak wykorzystać zasoby chmury do systematycznego zwiększania dokładności modelu i usprawnienia procesów szkoleniowych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia hiperparametrów, przestrzeni wyszukiwania i metod próbkowania. - Skonfiguruj i uruchom zadania zamiatania w Azure Machine Learning przy użyciu nowoczesnych wzorców SDK. - Zastosuj zasady wczesnego zakończenia, aby zaoszczędzić czas obliczeń i kontrolować koszty chmury. - Analizuj wskaźniki treningu, aby zidentyfikować i wybrać najlepiej działający model. - Zintegruj dostrajanie hiperparametrów z nowoczesnymi potokami uczenia maszynowego w chmurze. Ten kurs zaczyna się od podstawowych definicji parametrów modelu i strategii dostrajania, zanim przeprowadzi Cię krok po kroku przez pisemne wyjaśnienia i praktyczne konfiguracje kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi i programistów chmurowych, którzy chcą skalować swoje przepływy pracy uczenia maszynowego. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w chmurze, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij optymalizować przepływy pracy uczenia maszynowego za pomocą zadań sweep w skali chmury już dziś.