تکنیک های بهینه سازی پیشرفته در الگوریتم های یادگیری ماشین

امروز، شما در عصر اتوماسیون، هوش مصنوعی و ظهور دیجیتالی شدن پیچیده زندگی می کنید.

به نظر می رسد پیشرفت سریع فناوری هوشمند هر سال سریعتر و سریعتر پیش می رود.

کسب‌وکارها در ایالات متحده و سراسر جهان با پیاده‌سازی آن در عملیات‌های خود به‌صورت مقتضی، از این پیشرفت سریع فناوری بهره‌مند شده‌اند.

همچنین، استفاده از این فناوری برای سرعت بخشیدن به عملیات، نکته معتبری است که باید به خاطر بسپارید. این یک بازی کاملاً متفاوت با توپ برای استفاده از فناوری مدرن برای عملکرد بهتر است.

اگر رویکردهای شما واضح باشد، می‌توانید از منابع موجود انتظار استفاده بهتری داشته باشید.

این به همان اندازه که برای یادگیری ماشینی صدق می کند، برای هر چیز دیگری نیز صادق است. بنابراین، امروز اجازه دهید برخی از بهترین راه‌ها برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های ML را با جزئیات برجسته کنیم.

نیاز به بهینه سازی یادگیری ماشین و انواع آن

در دنیای یادگیری ماشینی، بهینه سازی فعالیت تنظیم پارامترهای مدل برای به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن برخی تابع هدف است.

عملکرد تابع هدف کاهش خطا در یک مجموعه داده آموزشی خاص است.

معمولاً وقتی برنامه‌ای را توسعه می‌دهید، تعریف می‌کنید که چگونه باید به چیزها نگاه کند، که همین‌طور باقی می‌ماند.

تصمیمات تجاری را می توان با یادگیری ماشین بر روی داده های جدید با توجه به برنامه تنظیم شده با تنظیم قوانین اتخاذ کرد.

اگر مفهوم را ساده کنید، تقریباً تمام می شود. اما البته، چیزهای زیادی در برنامه اتفاق می افتد که پیچیده و پیچیده می شود.

الگوریتم‌هایی که برای این برنامه‌ها استفاده می‌کنید به شما کمک می‌کنند بهترین تنظیمات را برای پارامترهای مدل شناسایی کنید که یک تابع خاص را که معمولاً تابع ضرر نامیده می‌شود، به حداقل می‌رساند.

این تابع از دست دادن خطاها را در مدل یا نحوه اجرای روشی یک کار اختصاص داده شده را نشان می دهد.

همانطور که گفته شد، رویکرد شما ممکن است بسته به اهداف و شرایط شما بهتر یا بدتر باشد.

در نهایت، برای تولید برنامه‌های هوشمند مولد، باید یادگیری ماشینی مؤثری داشته باشید، بنابراین توصیه می‌شود الگوریتم‌های خود را برای نتایج خوب بهبود بخشید.

بنابراین، بیایید نگاهی دقیق‌تر به برخی از راه‌های ممکن برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین بیندازیم:

بهینه سازی گرادیان نزولی

بیایید ابتدا در مورد نزول گرادیان بحث کنیم. این یک روش اولیه بهینه سازی ML است. همانطور که از نام آن پیداست، همه چیز در مورد شیب و نزول است. در نتیجه سادگی، یکی از تکنیک های معروف است.

کاری که انجام می دهد این است که عملکرد تلفات را با گام های افزایشی به سمت شیب دارترین فرود به حداقل می رساند. البته ابتدا گرادیان اشاره شده به آن را محاسبه می کند.

بعداً، با هر تکرار، نزدیک‌تر و نزدیک‌تر شدن آن به فرود را تماشا می‌کنید. در نهایت، عملکرد الگوریتم شما بهتر خواهد شد. اما جایی که راهی وجود دارد، هیچکس نگفته است که تنها یک راه وجود خواهد داشت.

بنابراین، همانطور که می توانید حدس بزنید، روش های متعددی برای بهینه سازی نزول گرادیان وجود دارد، مانند:

نزول گرادیان تصادفی (SGD)

این یک گزینه نسبتا سریعتر است که برای پردازش سریع حجم زیادی از داده ها مناسب است.

مینی دسته ای Gradient Descent

به داده های کمتری نسبت به SGD نیاز دارد و نتایج سازمان یافته تری تولید می کند.

آدام، آداگراد، RMSprop

در نهایت، شما این سه مورد را دارید که همگرایی SDG و مشکلات ناپدید شدن گرادیان را بهبود می بخشد.

بهینه سازی نیوتن و شبه نیوتن

از آنچه شما به عنوان اطلاعات مرتبه دوم تعریف می کنید استفاده می کند، که پیچیدگی الگوریتم شما را بهتر از شیب نزول به حداقل می رساند. که قیمتی دارد، قیمتی بسیار تند.

یک پیشرفت بحث برانگیز در این روش به روش شبه نیوتنی معروف است.

در اینجا می توانید از ماتریس Hessian به عنوان مشتق مرتبه دوم استفاده کنید که محاسبات تابع ضرر نیوتن را بهبود می بخشد.

این کار به دو صورت قابل انجام است:

BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Chanot)

نوع BFGS برای محاسبات ماتریس Hessian بر به‌روزرسانی‌های رتبه یک متکی است.

حافظه محدود BFGS (L-BFGS)

L-BFGS نسخه کارآمدتر حافظه از روش شبه نیوتن BFGS است.

الگوریتم های تکاملی

وقتی همه چیز درست پیش نمی‌رود، باید برای اصلاح آن‌ها خود را تطبیق دهید. در غیر این صورت، باید چالش های جدید را بپذیرید و در آنها بهتر شوید.

شما باید زمانی را در اینجا سرمایه گذاری کنید تا برخی از چالش های جدید را به درستی انجام دهید. یک مفهوم مشابه در مورد پیشرفته اعمال می شود یادگیری ماشینی الگوریتم ها

وقتی نمی توانید به اطلاعات گرادیان که دارید اعتماد کنید، الگوریتم های تکاملی باید انتخاب شما برای بهینه سازی باشد.

آنها با تقلید از مجموعه ای از راه حل ها و گسترش عملکرد بهبود یافته از طریق چندین عامل ارزیابی به خوبی کار می کنند. بهترین مثال در این مورد، تکامل تفاضلی و الگوریتم های ژنتیک است.

الگوریتم های هوش ازدحام

هنگامی که سرانجام درمان در مقیاس جهانی برای آخرین بیماری همه گیر اجرا شد، بسیاری از مردم واکسن های خود را دریافت نکرده بودند.

با این حال، آنها بیمار نشدند و متخصصان بهداشت این سناریو را “ایمنی گله” نامیدند، به این معنی که اثرات درمان برخی افراد به سایر افراد گروه سرایت می کند.

این به طور کامل با مفهوم الگوریتم های هوش ازدحام مرتبط نیست. اما این روش‌های بهینه‌سازی نیز مبتنی بر مفهوم گروه‌بندی چیزها با هم برای اهداف جمعی هستند.

برای مثال، روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) به گونه‌ای طراحی شده است که از طریق انبوهی از راه‌حل‌ها برای یافتن بهترین رویکرد برای یک مشکل یادگیری ماشینی در دسترس، تکرار شود.

بهینه سازی بیزی

همه الگوریتم های یادگیری ماشینی برای چیزی که برای آن طراحی شده اند خوب هستند. اما چه اتفاقی می افتد زمانی که شما نیاز به تنظیم یک هایپرپارامتر دارید؟ اینجاست که به بهینه سازی بیزی روی می آورید.

شما اغلب زمان کافی برای یافتن بهترین راه حل ها از طریق یک بازی حدس زدن ندارید.

با این الگوریتم می‌توانید ایده‌آل‌ترین نقطه‌ها را برای پیش‌بینی راه‌حل برتر بعدی با توجه به مدل‌سازی احتمالی تابع شی خود پیش‌بینی کنید.

در نتیجه، رویکرد خود را برای بهینه‌سازی یک تابع جعبه سیاه تنظیم می‌کنید که در غیر این صورت زمان قابل توجهی بیشتر از آنچه پیش‌بینی می‌کردید، می‌برد.

نزول مختصات

Coordinate Descent یکی از تکنیک های شناخته شده بهینه سازی یادگیری ماشین است. در رویکرد اصلی برای حل مشکل با نزول گرادیان تفاوت دارد.

این الگوریتم یک پارامتر را در یک تصویر بهبود می بخشد و بقیه را ثابت نگه می دارد. این باعث می‌شود که برای مشکلاتی که تابع تلفات برای پارامترهای مختلف کاملاً قابل تفکیک است مفیدتر باشد.
بنابراین می توانید به راحتی از این مدل برای مدل های خطی پراکنده مانند LASSO (عملگر حداقل انقباض و انتخاب مطلق) بدون فکر دوم استفاده کنید.

روندهای نوظهور در تکنیک های بهینه سازی

آنچه در اینجا وجود دارد همان چیزی است که کار می کند. اما آنچه در پیش است آینده است.

به همین دلیل است که هنگام پیاده‌سازی «بهینه‌سازی یادگیری ماشینی»، نمی‌توانید فقط به آنچه که نتایج ارائه کرده است تکیه کنید، بلکه نمی‌توانید به چگونگی ادامه تکامل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز تکیه کنید.

بیایید روندهای کلی را که تأثیر تعیین کننده ای بر آینده بهینه سازی در یادگیری ماشین دارند، بررسی کنیم:

AutoML

قبلاً به عنوان یکی از معدود روش های درگیر در یادگیری ماشین (بهینه سازی بیزی) ذکر شده است.

کاربرد اصلی AutoML (یادگیری ماشین خودکار) سرعت بخشیدن به ساده سازی حل مسئله در دنیای واقعی است.

به عنوان مثال، به طور گسترده ای برای پیاده سازی اتوماسیون ML در عملیات های مختلف شامل انتخاب مدل و مهندسی ویژگی استفاده می شود.

اما در اینجا خیلی بیشتر از آن چیزی است که در یک پاراگراف پوشش داده شود.

بهینه سازی برای محاسبات کوانتومی

فیلمسازان، و به خصوص فیلمسازان علمی تخیلی، زمانی که تمایلی به توضیح مفاهیمی که در فیلم هایشان به کار می برند، ندارند، دوست دارند از کلمه “کوانتوم” استفاده کنند.

به هر حال، چیزی به نام الگوریتم بهینه سازی تقریبی کوانتومی یا به اختصار QAOA وجود دارد که یکی از بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشینی است که برای بهینه سازی محاسبات کوانتومی پیچیده برای سرعت های بهبود یافته و نتایج دقیق تر توسعه یافته است.

بهینه سازی قوی و رقابتی

این نام نشان نمی‌دهد که دیگر الگوریتم‌های بهینه‌سازی بد هستند، فقط به این معناست که این الگوریتم به مقابله بهتر با مشکلات نویز و اختلاف کمک می‌کند.

شما نمی توانید نوع داده ای را که برای اجرای الگوریتم خود نیاز دارید پیش بینی کنید.

گاهی اوقات ممکن است خیلی ناکافی باشد، بنابراین مدل‌های بهینه‌سازی قوی در اینجا وارد عمل می‌شوند. آنها اساساً برای اطمینان از تطبیق الگوریتم ML شما در بدترین شرایط طراحی شده اند.

یافتن تعادل مناسب

اگر به دنبال یافتن الگوریتمی هستید که این کار را انجام دهد و در همه چیز بهترین باشد، یک خبر بد برای شما دارم.

هر الگوریتم بهینه سازی یادگیری ماشینی که در این پست توضیح داده شده است، فراز و نشیب های خود را دارد. سیاه و سفید وجود ندارد. البته ممکن است برخی بر اساس نیازهای شما بهتر از دیگران عمل کنند.

بنابراین، این مسئولیت شماست که گزینه های خود را تجزیه و تحلیل کنید و بر اساس آن تصمیم بگیرید که چه چیزی با نیازهای بهینه سازی شما مطابقت دارد.

برای این کار، اگر نیاز به مشاوره دارید، با Express Analytics تماس بگیرید. در غیر این صورت، می توانید عوامل زیر را در نظر بگیرید:

1. نوع مدل یادگیری ماشین (به عنوان مثال شبکه عصبی یا رگرسیون خطی)
2. اندازه و پیچیدگی مجموعه داده
3. سطح مورد انتظار از دقت و سرعت همگرایی
4. منابع محاسباتی موجود

در نهایت، تصمیم نهایی تنها با شما خواهد بود. بنابراین، گزینه های خود را در نظر بگیرید، چند گزینه را اینجا و آنجا امتحان کنید و آگاهانه تصمیم بگیرید.

به خاطر داشته باشید که تعادل مناسب برای بهبود کامل نتایج مهم است. بهینه سازی مبارک و منتظر اطلاعات بیشتر باشید.