AI Platform Optimizer와 HyperTune은 머신러닝 모델 학습을 최적화하기 위해 Google Cloud AI Platform에서 제공하는 두 가지 고유한 기능입니다. 둘 다 모델 성능 향상을 목표로 하지만 접근 방식과 기능이 다릅니다.
AI Platform Optimizer는 모델 학습을 위한 최상의 초매개변수 집합을 찾기 위해 초매개변수 공간을 자동으로 탐색하는 기능입니다. 하이퍼파라미터는 학습률, 배치 크기 및 정규화 강도와 같은 모델의 동작 및 성능을 결정하는 설정입니다. AI Platform Optimizer는 베이지안 최적화라는 기술을 사용하여 최적의 초매개변수를 효율적으로 검색합니다.
베이지안 최적화는 하이퍼파라미터에 대한 모델의 성능을 나타내는 목적 함수의 확률적 모델을 구성하여 작동합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 평가할 새로운 하이퍼파라미터 세트를 제안합니다. AI Platform Optimizer는 모델을 반복적으로 평가하고 업데이트하여 점차 최적의 초매개변수 집합으로 수렴합니다. 이 자동화된 프로세스는 수동 하이퍼파라미터 조정에 비해 시간과 노력을 절약합니다.
반면 HyperTune은 사용자가 하이퍼파라미터 튜닝을 수동으로 수행할 수 있는 기능입니다. 하이퍼파라미터 조정 작업을 정의하고 실행하기 위한 프레임워크를 제공하며, 여기서 서로 다른 하이퍼파라미터 구성으로 여러 훈련 실행이 병렬로 실행됩니다. HyperTune은 조정할 하이퍼파라미터, 해당 검색 공간 및 사용할 검색 알고리즘을 지정할 수 있는 유연성을 제공합니다.
HyperTune을 사용하면 사용자는 하이퍼파라미터 조정 프로세스를 더 잘 제어할 수 있습니다. 범위 또는 불연속 값 집합 지정과 같이 각 하이퍼파라미터에 대한 검색 공간을 정의할 수 있습니다. HyperTune은 그리드 검색, 무작위 검색 및 고급 베이지안 최적화를 포함한 다양한 검색 알고리즘을 지원합니다. 사용자는 또한 정확도 또는 평균 제곱 오차와 같이 최적화할 목표 메트릭을 지정할 수 있습니다.
AI Platform Optimizer는 베이지안 최적화를 사용하여 초매개변수 조정 프로세스를 자동화하고 HyperTune은 더 유연하고 제어할 수 있는 수동 초매개변수 조정을 위한 프레임워크를 제공합니다.
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