‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Ve gördüğümüz son video, rastgele arama kullanarak bir modelin hiper parametrelerinin nasıl ayarlanacağı.
‫CV Ve bunun yaptığı şey, farklı hiper parametre değerlerinden oluşan bir alan veya sözlük tanımlamaktı.
‫Aramayı denemek ve rastgele hale getirmek istiyoruz.
‫CV Bu parametreleri rastgele birleştirip farklı ayarlarla, farklı hiper parametrelerle bir sınıflandırıcı oluşturmuş
‫ve ardından çapraz doğrulama kullanarak hepsini değerlendirmiştir.
‫Ya da bunu tekrar on olarak değiştirebiliriz.
‫50 modelin kaçmasını istemeyiz.
‫Ve on farklı kombinasyon denedikten sonra, en iyi parametrelerin buradaki değerler kümesi olduğunu
‫buldu.
‫Sonra bunları değerlendirdikten sonra, burada elle yayık yaptığımız önceki modelimiz kadar iyi sonuç
‫vermediğini gördük.
‫Ve son olarak, yüksek parametreleri ayarlarken karşılaşabileceğiniz bir iş akışı, elle başlamak
‫ve daha sonra yüksek parametreler alanı boyunca rastgele arama CV'si kullanmaktır.
‫Ve sonra oldukça iyi hiper parametreler bulduğunuzda, muhtemelen ızgara araması ile bitireceksiniz.
‫CV Bunu bir de burada görelim.
‫Yani 5. 3 ızgara arama CV ile hiper parametre ayarı.
‫Çok güzel.
‫Ve şebekemizi kontrol edelim.
‫Şu anda ızgaramız, ızgara arama eğrisinin içinde ızgara kelimesinin olduğunu fark edebilirsiniz.
‫Ve şu anda hiper parametreler ızgaramız buradaki değerlerdir.
‫Burada rastgele arama ile ızgara arama arasındaki en önemli fark, rastgele aramanın NITTA adında
‫bir parametreye sahip olmasıdır.
‫Denenecek model sayısını sınırlamak için ayarlayabileceğimiz.
‫Yani bizim durumumuzda on tane kullandık.
‫Yukarıya bakacak olursak, bu kodun üst kısmı on adayın her biri için toplam 50/5 olmak üzere beş katlama
‫uygular.
‫Rastgele arama CV'si ile ızgara arama CV'si arasındaki temel fark, ızgara arama CV'sinin bir tür kaba kuvvet
‫araması gibi olmasıdır.
‫Bu, burada mevcut olan her bir kombinasyondan geçeceği anlamına gelir.
‫Eğer bir göz atarsak, burada altı değerimiz olduğunu görürüz.
‫Yani altı kere, beş kere iki kere, üç kere üç olacak.
‫Yani burada altı parametre var.
‫Burada beş, burada iki, üç, toplamda üç, deneyeceği 540 farklı parametre veya parametre kombinasyonu
‫var.
‫Ve bu, daha sonra çapraz doğrulanan bir çok şeydir.
‫Zaman beş arttı, yani 2700 model çok fazla, değil mi?
‫Bunun için çok fazla hesaplama gücü eğitimi gerekecek.
‫Bir model yeterince uzun sürebilir, ancak 2700 tanesini eğitmek, özellikle de büyük bir veri setiyle çalışıyorsanız,
‫muhtemelen dizüstü bilgisayarınız için uygun olmayacaktır.
‫Büyük bir bilgisayara ihtiyacınız olabilir ya da arama alanını küçültebiliriz.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫Yani demek istediğim, biraz daha sınırlı bir hiper parametre alanı kullanarak Grid'i de oluşturacağız.
‫Yani özünde, şebeke aramasının geçmesi gereken hiper parametrelerin sayısını azaltıyor.
‫Şimdi bunu iş başında görelim.
‫Yapabileceğimiz şey bunu kopyalamak.
‫Peki şimdi Grid two'yu pratikte nasıl oluşturacaksınız?
‫Sadece kopyalayıp yapıştırabiliriz, ki bunu yaptık.
‫Bunları çok sesli görünecek şekilde sıralamak istiyorum.
‫İşte oldu.
‫Şimdi bunu kopyalayıp yapıştırabilir ve sonra bunları rastgele silebiliriz.
‫Sil.
‫Bunu yapmayabiliriz.
‫Bu yüzden Rastgele Arama XXV'den geçtik ve sonuçlandı.
‫Diyelim ki bunu daha önce yaptığımız gibi 50 farklı modele çıkardık, ancak bizim durumumuzda aslında sadece
‫on tane yaptık.
‫Bu parametreleri alabiliriz.
‫Rastgele arama özgeçmişimizden en iyi parametreler.
‫Ve bunları, şebeke aramasının nerede çalışmasını istediğimizi etkilemek için kullanın.
‫Hadi yapalım şunu.
‫En iyi parametrelerimiz 262 kareköktür.
‫Peki ne yapabiliriz?
‫On tanesini çıkar.
‫500'ü orada tut ve bu ikisini çıkar.
‫Evet.
‫Maksimum derinlik yok, bu yüzden bunu yok olarak tutabiliriz.
‫Yani orada sadece bir seçenek var.
‫Ve sonra karekök için bunu aslında otomatik veya karekök olarak tutabiliriz.
‫Ve sonra başka neyimiz var.
‫Ortalama örneklem bölünmesi altıdır.
‫Dört ve ikiden kurtulabiliriz ve ardından yaprak örnekleri çıkarabiliriz.
‫Yani bunu bir ve iki olarak tutabiliriz.
‫Peki biz burada ne yaptık?
‫Yaptığımız şey, hiper parametre arama alanımızı daraltmak oldu.
‫Yani şimdi.
‫Orada 540 farklı kombinasyonumuz olduğunu hatırlayın.
‫Elimizde ne var?
‫Yani üç kez var.
‫Bir kere iki kere bir kere iki.
‫Yani 12 ve ardından beş kez çapraz doğrulama yapılacaktır, böylece bunu KV parametresini kullanarak ayarlayabiliriz.
‫Yani 60'a karşı 2700.
‫Yani orada çok daha az parametre var.
‫Peki bunu pratikte nasıl yapacağız?
‫Bu uzayda en iyi hiper parametreleri bulmak için ızgara arama CV'sini nasıl kullanırız?
‫Her zaman olduğu gibi, Skyline DOT Model Seçimi, Grid'i İçe Aktar, CV'yi Ara'dan bunu çalışırken görelim ve tren testi
‫bölünmesini de içe aktarmak istiyoruz.
‫Muhtemelen bu zaten var.
‫Bunu oraya koyabiliriz.
‫Rastgele tohum.
‫Harika.
‫Ayrılın.
‫Düzenleme Aslında yapabileceğimiz şey bu kodu buraya getirmek çünkü daha önce kullanmak istediğimiz
‫kodun aynısı.
‫O yüzden bunu alacağız.
‫Bu yüzden bir şeyi değiştireceğiz.
‫Aşağı gel.
‫Harika.
‫Dolayısıyla, rastgele arama CV'mizle aynı veri kümesini kullanıyoruz ve onları aynı bölünmüş hale getiriyoruz.
‫Rastgele bir virüs sınıflandırıcıyı örneklendiriyoruz, ancak bu sefer kuracağız.
‫Izgara Arama CV'si.
‫Harika ızgara arama CV'si.
‫Ve sonra onu takacağız.
‫Izgara araması.
‫Şimdi ve burada saklayın.
‫Burada farklı bir parametre var.
‫Sanırım bu seferki param ızgara olacak.
‫Bir ETA'ya sahip olmayacak çünkü şebeke araması kaba kuvvet gibidir.
‫Her bir kombinasyonu dener ve birinci grid yerine bizim gridimizi denemesini isteriz çünkü daha önce gördüğümüz
‫gibi ikinci gridde daha az seçenek vardır.
‫Bu yüzden buraya geleceğiz, çapraz doğrulama beş kattır ve BOE'ler buna eşittir, tamam şimdi neler olduğunu adım adım
‫inceleyelim.
‫Bu yüzden ızgara arama özgeçmişini içe aktarıyoruz.
‫Farklı hiper parametrelerden oluşan rafine bir arama tabanı olan grid 2'yi oluşturduk.
‫Çok farklı ayarlar, tıpkı en sevdiğiniz yemek üzerinde çalışıyorsanız, fırınınızı ayarlamak
‫gibi, sıcaklığı 400 dereceye ayarlarsanız, bu çok yüksektir.
‫Yani 180 derecede başlarsa ve öyle olursa, tamam, 400'e küçük bir sıçrama yapmak varken neden doğrudan
‫500 veya 400 dereceye gideyim ki diyebilirsiniz.
‫İşte bu yüzden Grid 2'yi oluşturduk.
‫Bunu, rastgele arama CV'mizin veya rastgele arama CV'mizin bulduğu en iyi parametrelere veya en iyi hiper parametrelere
‫dayandırdık.
‫O zaman yapalım.
‫Izgara arama CV'sini kullanarak bir rastgele orman sınıflandırıcısı oluşturalım.
‫İşte yine böyle olacak.
‫Aynı şey.
‫Ve 12 adayın her biri için beş kat, toplamda 60 uyum.
‫Şimdi Seavey'in yapacağı ızgara araması, tıpkı rastgele arama gibi.
‫CV Tüm bu farklı hiper parametreleri gözden geçirecek ve her farklı kombinasyonu deneyerek bunları
‫rastgele orman sınıflandırıcımıza aktaracaktır.
‫Ve sonunda bittiğinde, "Tanrım, CLF en iyi parametreler" diyebileceğiz.
‫Harika.
‫Bu yüzden şebeke araması biraz zaman alabilir.
‫CV Bu akılda tutulması gereken bir husustur.
‫Burada ne kadar çok hiper parametre varsa, ızgara araması o kadar uzun sürecektir.
‫CV Çalıştırmak için çünkü buradaki hiper parametrelerin her bir kombinasyonunu denemek zorundadır.
‫Şimdi, daha önce yaptığımız gibi, ızgara arama sınıflandırıcımızla tahminlerde bulunarak ve ardından nasıl yaptığını
‫anlamak için değerlendirme işlevimizi kullanarak değerlendirebiliriz.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Aslında gideceğim.
‫Tanrım, neden?
‫Preds eşittir Gs.
‫CLF tahmini, test verileri üzerinde de tahminde bulunacaktır.
‫X testi ve ardından tahminleri değerlendireceğiz.
‫GPS ölçümleri spreadleri değerlendirmeye eşittir.
‫İşlevimiz, birkaç video önce tanımladığımız ve sonra da "Tanrım, neden Preds?" diye soracağımız bir işlev.
‫Harika.
‫Ve şimdi yine, doğruluk oranında hafif bir düşüş görüyoruz.
‫Hmm.
‫Bu da hiper parametreleri ayarlamanın ne kadar büyük bir süreç olduğunu gösteriyor.
‫Doğru.
‫Her şey deneme yanılma yöntemiyle ilgili.
‫Bunu düzeltmek için yapabileceğiniz şey yukarı çıkmaktır.
‫İş akışınız muhtemelen burada yaptığımız gibi birkaç ayarı elle denemek olacaktır.
‫Yüksek parametrelerin elle ayarlanması.
‫Muhtemelen yapacağınız iş akışı budur.
‫Bunlardan sadece birkaçını elinizle deneyin.
‫Bizim yaptığımız gibi bir doğrulama seti ile bir şeyler bulup bulamayacağınıza bakın ve ardından rastgele arama kullanarak bazı yüksek parametre
‫ayarlarını deneyin.
‫CVE.
‫Bu durumda, bu sayıyı 20'ye, 50'ye ya da bulduğunuz herhangi bir keyfi sayıya yükseltebilirsiniz.
‫Yine, bunların hepsi ne tür parametrelerin daha iyi olduğunu anlamaya çalışmak için yapılan deneylerdir.
‫Ve hatta kullandığınız model için siklon modeli belgelerinde bulduğunuz hiper parametrelere
‫dayanarak arama yaptığınız ızgarayı değiştirebilirsiniz.
‫Ve sonra rastgele arama KV'yi kullanarak bazı iyi hiper parametreler bulduğunuzda, bu hiper parametreleri, buradaki
‫en iyi parametreleri alabilir ve daha sonra burada yaptığımız gibi başka bir ızgaradan ızgaraya arama oluşturabilirsiniz.
‫Bizim durumumuzda, modelimizin metriklerini iyileştirmedi, ancak muhtemelen biraz daha fazla denemeye başlayacağımız
‫yer burası.
‫Birkaç farklı metrik deneyin, birkaç farklı hibrit parametre deneyin.
‫Ancak eksiksiz olması için, muhtemelen yapacağınız şey, birkaç farklı atlama parametresi denedikten sonra,
‫varsayılan ayarlarla bir temel model oluşturmaktır.
‫Bunları elle ayarlamaya çalıştınız, rastgele arama TV ile ayarlamaya çalıştınız ve ızgara arama
‫ile ayarlamaya çalıştınız.
‫Modellerinizi karşılaştırmak isteyeceksiniz.
‫Öyleyse karşılaştıralım.
‫Farklı model metriklerimiz.
‫Harika.
‫Bunu yapmak için bir veri çerçevesi oluşturacağız.
‫Evet.
‫PD Bu nedenle tüm modellerimizden ve evaluate pred fonksiyonumuzdan sözlükler döndürüyoruz.
‫Dolayısıyla, temel ölçütler temel ölçütler olacak ve ardından CLF iki kendi kendine ölçütler olacak.
‫Onlara ihtiyacımız olmadığında buradaydım.
‫Rastgele arama bir yarış matrisi olacak ve ardından ızgara arama GS matrisi olacaktır.
‫Harika.
‫Ve sonra bunu çalışırken görmek için, burada örneklediğimiz veri çerçevemiz olan metrikleri
‫karşılaştıracağız.
‫Taşınmamız gerekebilir.
‫Yukarıda.
‫Orada, aslında ihtiyacımız olmayan dalgalı bir parantez olan bir hata olacak.
‫Nokta çubuğu çizin.
‫İncir boyutu on harekete eşittir.
‫Görelim bakalım.
‫Harika.
‫Yani bu, tüm farklı sınıflandırma modelleri metriklerimizi tek bir alanda karşılaştıracak.
‫Böylece temel modelimizin mavi olduğunu görebiliriz.
‫Yani bu sefer, burada en iyisini alamadı.
‫Daha çok CLF 2 ve rastgele arama arasında bir eşitlik vardı.
‫Hassasiyet konusunda CLF 2 önde.
‫Geri çağırmada, baseline önde ve F1'de baseline ve clef two arasında bir eşitlik var.
‫Ve yine, bu grafiği daha görünür hale getirmek için ayarlayabilirsiniz.
‫Bu sadece farklı ölçütleri göstermek içindir.
‫Yani bu, sadece kendiniz için değil, takım arkadaşlarınız için de yaptığınız türden bir iletişimdir.
‫Ya da bir projede birine rapor veriyorsanız, denediğiniz farklı modelleri ve ardından farklı sınıflandırma
‫metriklerinde nasıl farklı performans gösterdiklerini göstermektir.
‫Bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışıyorsanız, elbette aynı işlemi bir regresyon problemi
‫ile de yapabilirsiniz.
‫Ve şimdi, proje için neye ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak, hangi modele bağlı olacağınıza bağlı.
‫Diyelim ki geri çağırmayı optimize eden bir model istiyorsunuz.
‫Bu durumda, temel modeli kullanabilir veya bunu modellemek, hassasiyeti optimize etmek istiyorsanız,
‫modellemek için kendini seçebilirsiniz.
‫Bu metriklerden hiçbiri işinize yaramadıysa, rastgele arama veya grid arama yoluyla daha
‫iyilerini bulmaya çalışabilirsiniz.
‫Ve şimdi nihayet hiper parametre ayarlama yoluyla bir modeli nasıl geliştirebileceğimizin sonuna geldik.
‫Ve yine, buradan çıkarılacak çok şey var.
‫Kilit nokta, bunun deneysel bir süreç olduğunu hatırlamaktır.
‫Hiper parametre ayarlama yoluyla bir modeli iyileştirmek, bunu nasıl yapacağınıza dair yazılı bir yasa yoktur,
‫ancak.
‫Önemli olan denemeye devam etmektir.
‫Bakalım bir şeyler bulabilecek misin?
‫Rastgele orman sınıflandırıcısı gibi farklı modellerin sahip olduğu farklı hiper parametrelere
‫aşina olup olmadığınızı görün.
‫Ve kendinize, yaptığınız ilk modelin büyük olasılıkla sahip olacağınız en iyi model olmayacağını hatırlatın.
‫Bu bir temel modeldir ve üzerinde iyileştirmeler yapılabilir ve böylece bir model oluşturulabilir.
‫Bunu geliştirmeye çalıştık.
‫Diyelim ki geri çağırma ya da buna benzer bir konuya odaklanmaya karar verdiniz.
‫Modelinizi paylaşmak veya bir tür dağıtım kurulumunda kullanmak için dışa aktarmak isteyebilirsiniz.
‫Bir sonraki bölümde, buradaki listemize bakarsak, neleri kapsadığımıza, modeli nasıl kaydedeceğimize,
‫paylaşacağımıza ve yükleyeceğimize bakacağız.
‫Bu yüzden eğitilmiş bir modeli kaydedin ve yükleyin.
‫Bunun faydası, son birkaç bölümde yaptığımız gibi bir modeli yeniden eğitmek zorunda kalmayacak olmanızdır.
‫O zaman geri dön.
‫Hiper parametre ayarlama ile neleri ele aldığımızı, ızgara arama ile bir model hiper parametresinin nasıl geliştirileceğini
‫inceleyin.
‫Rastgele arama ile deneyin, elle deneyin ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.