Недавние прогресс исследований в оптимизации гиперпараметров и их прогнозы на 2024 год

Недавние исследования оптимизации гиперпараметров. Часть 2: машинное обучение 2024

Вступление

Оптимизация гиперпараметров (HPO) является важным направлением исследований в машинном обучении, направленным на оптимизацию производительности моделей машинного обучения. Эта статья является второй частью серии, посвященной последним исследованиям в области HPO. Первая часть охватывала теоретические основы и методы HPO, в то время как эта часть сосредоточена на приложениях и прогнозах HPO в машинном обучении 2024 года.

Приложения HPO

HPO имеет широкий спектр приложений в машинном обучении, включая:

• Настройка моделей: HPO можно использовать для оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, таких как количество скрытых слоев в нейронных сетях или регуляризационные коэффициенты.
• Выбор моделей: HPO можно использовать для выбора оптимальной модели из набора кандидатов моделей, например, выбора между моделью линейной регрессии и моделью дерева решений.
• Автоматическое машинное обучение (AutoML): HPO является ключевым компонентом AutoML, которое стремится автоматизировать весь процесс машинного обучения, включая сбор данных, подготовку функций и обучение моделей.

Прогнозы HPO на 2024 год

В 2024 году ожидается значительный прогресс в области HPO, включая:

• Расширенное использование методов глубокого обучения: Методы глубокого обучения, такие как трансформеры, будут все чаще использоваться в HPO для решения сложных задач оптимизации.
• Интеграция с более широкими рабочими процессами машинного обучения: HPO будет все более интегрироваться с другими компонентами рабочих процессов машинного обучения, такими как подготовка данных и оценка производительности.
• Увеличение вычислительных мощностей: Увеличение доступности вычислительных мощностей позволит использовать более сложные и ресурсоемкие методы HPO.
• Новые алгоритмы и методы: Появятся новые алгоритмы и методы HPO, разработанные для решения конкретных проблем и отраслей.
• Упрощение и автоматизация: HPO станет более удобным и автоматизированным для пользователей всех уровней знаний.

Заключение

HPO является динамичной и быстро развивающейся областью в машинном обучении. Приложения HPO в различных областях расширяются, и ожидается значительный прогресс в этом направлении в 2024 году. Интеграция методов глубокого обучения, автоматизация и новые алгоритмы будут продолжать推动 HPO вперед, делая машинное обучение более мощным и доступным для широкого круга пользователей.