Мощь человека в процессе оптимизации: руководство по использованию Optuna для HITL-оптимизации. Част...

Использование человеческого понимания: сила человека в цикле оптимизации с Optuna. Часть 2

Введение

В части 1 этой серии статей мы рассмотрели основы оптимизации с участием человека в цикле (HITL). Мы поняли, как можно использовать человеческий интеллект для улучшения машинного обучения. В этой статье мы углубимся в практические аспекты HITL-оптимизации с использованием популярной библиотеки Optuna.

Optuna: библиотека HITL-оптимизации

Optuna — это библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения и оптимизации гиперпараметров, которая поддерживает HITL-оптимизацию. Она предоставляет удобный интерфейс для определения пространства поиска, выполнения исследований и сбора информации от человека.

Интеграция Optuna с циклом HITL

Чтобы интегрировать Optuna с циклом HITL, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Определить пространство поиска: Определите диапазон значений для гиперпараметров, которые необходимо оптимизировать. Optuna поддерживает различные типы пространств, такие как логарифмическое распределение, равномерное распределение и нормальное распределение.

2. Создать исследование: Создайте объект Study в Optuna, который будет служить контейнером для всех итераций оптимизации. Исследование можно использовать для отслеживания истории оптимизации, хранения лучшего решения и сбора отзывов человека.

3. Выполнить исследование: Используйте метод suggest в объекте Study, чтобы предложить набор гиперпараметров для оценки. В зависимости от стратегии оптимизации Optuna выберет следующее множество гиперпараметров на основе предыдущих оценок и отзывов человека.

4. Оценить предложения: Оцените производительность модели, используя предложенные гиперпараметры, и соберите отзывы человека о результатах. Отзывы могут быть в виде числовой оценки, категориальной оценки или текстовых комментариев.

5. Обновить исследование: На основе отзывов человека обновите исследование новыми данными об оценке и отзывами. Optuna использует эти данные для адаптации стратегии оптимизации и улучшения предложений в будущем.

Пример использования Optuna для HITL-оптимизации

Рассмотрим следующий пример кода Python, который демонстрирует использование Optuna для HITL-оптимизации модели классификации:

import optuna

# Определить пространство поиска
space = {
    'learning_rate': optuna.distributions.LogUniformDistribution(1e-4, 1e-1),
    'batch_size': optuna.distributions.IntUniformDistribution(16, 128),
    'num_hidden_layers': optuna.distributions.IntUniformDistribution(1, 3)
}

# Создать исследование
study = optuna.create_study(directions=['maximize'])

# Выполнить исследование
for iteration in range(10):
    # Предложить набор гиперпараметров
    params = study.suggest(space)

    # Оценить модель
    accuracy = evaluate_model(params)

    # Получить отзыв человека
    human_feedback = get_human_feedback()

    # Обновить исследование
    study.tell(params, accuracy, human_feedback)

# Получить лучшее решение
best_params = study.best_params

Заключение

Интеграция HITL-оптимизации в процесс машинного обучения может значительно улучшить производительность модели. Optuna предоставляет мощную платформу для поддержки HITL-оптимизации, позволяя исследователям сочетать сильные стороны как человека, так и машины. В этой статье мы рассмотрели практические аспекты использования Optuna для HITL-оптимизации, что дает исследователям базовые знания для внедрения этого подхода в свои собственные проекты.