मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, हाइपरपैरामीटर एक एल्गोरिदम के प्रदर्शन और व्यवहार को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हाइपरपैरामीटर वे पैरामीटर हैं जो सीखने की प्रक्रिया शुरू होने से पहले सेट किए जाते हैं। इन्हें प्रशिक्षण के दौरान नहीं सीखा जाता है; इसके बजाय, वे सीखने की प्रक्रिया को ही नियंत्रित करते हैं। इसके विपरीत, मॉडल पैरामीटर प्रशिक्षण के दौरान सीखे जाते हैं, जैसे तंत्रिका नेटवर्क में वजन।
आइए आमतौर पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में पाए जाने वाले हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरणों पर गौर करें:
1. सीखने की दर (α): सीखने की दर एक हाइपरपैरामीटर है जो नियंत्रित करता है कि हम हानि प्रवणता के संबंध में अपने नेटवर्क के वजन को कितना समायोजित कर रहे हैं। उच्च सीखने की दर ओवरशूटिंग का कारण बन सकती है, जहां मॉडल के मापदंडों में बेतहाशा उतार-चढ़ाव होता है, जबकि कम सीखने की दर धीमी गति से अभिसरण का कारण बन सकती है।
2. छिपी हुई इकाइयों/परतों की संख्या: तंत्रिका नेटवर्क में, छिपी हुई इकाइयों और परतों की संख्या हाइपरपैरामीटर हैं जो मॉडल की जटिलता निर्धारित करती हैं। अधिक छिपी हुई इकाइयाँ या परतें अधिक जटिल पैटर्न को पकड़ सकती हैं लेकिन इससे ओवरफिटिंग भी हो सकती है।
3. सक्रियण समारोह: सक्रियण फ़ंक्शन का विकल्प, जैसे कि ReLU (रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट) या सिग्मॉइड, एक हाइपरपैरामीटर है जो मॉडल की गैर-रैखिकता को प्रभावित करता है। विभिन्न सक्रियण कार्यों में अलग-अलग गुण होते हैं और सीखने की गति और मॉडल प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।
4. बैच का आकार: बैच आकार एक पुनरावृत्ति में उपयोग किए गए प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या है। यह एक हाइपरपैरामीटर है जो प्रशिक्षण की गति और स्थिरता को प्रभावित करता है। बड़े बैच आकार प्रशिक्षण को गति दे सकते हैं लेकिन इसके परिणामस्वरूप कम सटीक अपडेट हो सकते हैं, जबकि छोटे बैच आकार अधिक सटीक अपडेट प्रदान कर सकते हैं लेकिन धीमे प्रशिक्षण के साथ।
5. नियमितीकरण शक्ति: नियमितीकरण एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग हानि फ़ंक्शन में दंड शब्द जोड़कर ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है। नियमितीकरण की ताकत, जैसे एल2 नियमितीकरण में λ, एक हाइपरपैरामीटर है जो समग्र नुकसान पर नियमितीकरण शब्द के प्रभाव को नियंत्रित करता है।
6. छोड़ने की दर: ड्रॉपआउट एक नियमितीकरण तकनीक है जहां प्रशिक्षण के दौरान यादृच्छिक रूप से चयनित न्यूरॉन्स को नजरअंदाज कर दिया जाता है। ड्रॉपआउट दर एक हाइपरपैरामीटर है जो एक न्यूरॉन को छोड़ने की संभावना निर्धारित करता है। यह प्रशिक्षण के दौरान शोर उत्पन्न करके ओवरफिटिंग को रोकने में मदद करता है।
7. कर्नेल आकार: कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में, कर्नेल आकार एक हाइपरपैरामीटर है जो इनपुट डेटा पर लागू फ़िल्टर के आकार को परिभाषित करता है। विभिन्न कर्नेल आकार इनपुट डेटा में विवरण के विभिन्न स्तरों को कैप्चर करते हैं।
8. पेड़ों की संख्या (यादृच्छिक वन में): रैंडम फ़ॉरेस्ट जैसी सामूहिक विधियों में, पेड़ों की संख्या एक हाइपरपैरामीटर है जो जंगल में निर्णय पेड़ों की संख्या निर्धारित करती है। पेड़ों की संख्या बढ़ाने से प्रदर्शन में सुधार हो सकता है लेकिन कम्प्यूटेशनल लागत भी बढ़ सकती है।
9. सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) में सी: एसवीएम में, सी एक हाइपरपैरामीटर है जो एक सहज निर्णय सीमा और प्रशिक्षण बिंदुओं को सही ढंग से वर्गीकृत करने के बीच व्यापार-बंद को नियंत्रित करता है। उच्च C मान अधिक जटिल निर्णय सीमा की ओर ले जाता है।
10. क्लस्टरों की संख्या (के-मीन्स में): के-मीन्स जैसे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में, क्लस्टर की संख्या एक हाइपरपैरामीटर है जो एल्गोरिदम को डेटा में पहचाने जाने वाले क्लस्टर की संख्या को परिभाषित करता है। सार्थक क्लस्टरिंग परिणामों के लिए क्लस्टर की सही संख्या चुनना महत्वपूर्ण है।
ये उदाहरण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में हाइपरपैरामीटर की विविध प्रकृति को दर्शाते हैं। मॉडल प्रदर्शन और सामान्यीकरण को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग एक महत्वपूर्ण कदम है। ग्रिड खोज, यादृच्छिक खोज और बायेसियन अनुकूलन सामान्य तकनीकें हैं जिनका उपयोग किसी दी गई समस्या के लिए हाइपरपैरामीटर का सर्वोत्तम सेट खोजने के लिए किया जाता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में हाइपरपैरामीटर आवश्यक घटक हैं जो मॉडल व्यवहार और प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। सफल मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए हाइपरपैरामीटर की भूमिका को समझना और उन्हें प्रभावी ढंग से कैसे ट्यून किया जाए, यह महत्वपूर्ण है।
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