or
Ця вправа є частиною курсу
Чому ми використовуємо дивне слово «гіперпараметр»? Що робить його «гіпер»? Тут ви зрозумієте, що таке параметри моделі і чим вони відрізняються від гіперпараметрів у машинному навчанні. Далі ви побачите, навіщо їх налаштовувати і як стандартні налаштування caret автоматично включають тюнінг гіперпараметрів.
У цьому розділі ви навчитеся налаштовувати гіперпараметри за допомогою декартової ґратки. Потім ви реалізуєте швидші та ефективніші підходи. Ви використаєте Random Search і адаптивне повторне вибіркове оцінювання, щоб налаштувати ґратку параметрів, зосереджуючись на значеннях поблизу оптимальних налаштувань.
Тут ви використаєте ще один пакет для машинного навчання, який має дуже зручні функції для тюнінгу гіперпараметрів. Ви визначите декартову ґратку або виконаєте Random Search, а також застосуєте розширені техніки. Ви також дізнаєтеся різні способи візуалізувати та оцінювати моделі з різними гіперпараметрами.
У фінальному розділі ви використаєте h2o — ще один пакет для машинного навчання з дуже зручними функціями налаштування гіперпараметрів. Ви застосуєте його для тренування різних моделей і визначення декартової ґратки. Потім ви виконаєте Random Search із використанням критеріїв зупинки. Нарешті, ви опануєте AutoML — інтерфейс h2o, який дає змогу дуже швидко й зручно налаштовувати моделі та їхні гіперпараметри однією функцією.
Поточна вправа