tobegit3hub/advisor
این یک پیاده‌سازی متن‌باز از Google Vizier است که برای تنظیم هیپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده.
کاربرد:
این ابزار به تو کمک می‌کنه بهترین مجموعه پارامترها رو برای مدل‌های ML پیدا کنی، بدون اینکه دستی تست و خطا انجام بدی.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی داری یه مدل یادگیری ماشین آموزش می‌دی و می‌خوای بهترین ترکیب از هیپرپارامترها (مثل نرخ یادگیری، تعداد لایه‌ها و غیره) رو پیدا کنی، این ابزار می‌تونه خیلی کمک‌کننده باشه. به‌ویژه وقتی فضای جست‌وجو بزرگه و تست دستی زمان‌بره.
چند مثال از موارد استفاده:
پیدا کردن بهترین تنظیمات برای یه شبکه عصبی عمیق
بهینه‌سازی پارامترهای یه مدل XGBoost برای دقت بالاتر
تنظیم خودکار هیپرپارامترها در آموزش مدل‌های TensorFlow یا PyTorch
استفاده در محیط‌های تحقیقاتی برای اجرای آزمایش‌های سیستماتیک
- ##HyperparameterTuning
- ##MachineLearning
- ##AutoML
- ##GoogleVizier
- ##OpenSource
- ##MLops
- ##DeepLearning
- ##AI
- ##ModelOptimization
- ##AdvisorAI