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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस प्रारंभिक अध्याय में आप हाइपरपैरामीटर्स और पैरामीटर्स के बीच का अंतर सीखेंगे। आप पैरामीटर्स को निकालने और उनका विश्लेषण करने का अभ्यास करेंगे, तथा कई लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए हाइपरपैरामीटर वैल्यू सेट करेंगे। इसी दौरान आप यह भी सीखेंगे कि किन हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना है और किन वैल्यूज़ पर सेट करना है, इसके लिए कुछ बेहतरीन टिप्स और ट्रिक्स, और अपनी हाइपरपैरामीटर पसंद का विश्लेषण करने हेतु लर्निंग कर्व्स कैसे बनाएँ।
यह अध्याय आपको Grid Search नाम की एक लोकप्रिय ऑटोमेटेड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धति से परिचित कराता है। आप सीखेंगे कि यह क्या है, कैसे काम करती है, और Scikit Learn के साथ Grid Search कैसे करें। इसके बाद आप Grid Search के आउटपुट का विश्लेषण करना सीखेंगे और इसका व्यावहारिक अनुभव भी हासिल करेंगे।
इस अध्याय में आप Random Search नाम की एक और लोकप्रिय ऑटोमेटेड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धति से परिचित होंगे। आप सीखेंगे कि यह क्या है, कैसे काम करती है, और खासतौर पर यह Grid Search से कैसे भिन्न है। आप इस विधि के कुछ फायदे और सीमाएँ जानेंगे और किन परिस्थितियों में इसे Grid Search पर चुनना बेहतर है। आप Scikit Learn के साथ Random Search करना, साथ ही उसके आउटपुट को विज़ुअलाइज़ और इंटरप्रेट करना भी अभ्यास करेंगे।
इस अंतिम अध्याय में आपको अधिक एडवांस्ड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धतियों की झलक मिलेगी जिन्हें 'informed search' कहा जाता है। इसमें Coarse To Fine नाम की पद्धति के साथ-साथ Bayesian और Genetic हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग एल्गोरिदम शामिल हैं। आप सीखेंगे कि informed search, uninformed search से कैसे अलग होती है, और उल्लिखित प्रत्येक पद्धति के साथ व्यावहारिक कौशल विकसित करेंगे, उन्हें साथ-साथ तुलना करते हुए।
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