Build your ultimate AI agent
कोर्स विवरण
एक डेटा या मशीन लर्निंग वैज्ञानिक के रूप में, शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल बनाना उपयोग किए जाने वाले हाइपरपैरामीटर्स के सेट पर काफी हद तक निर्भर करता है। लेकिन जैसे-जैसे मॉडल अधिक जटिल होते जाते हैं और उनमें ढेरों विकल्प होते हैं, आप अपने विशिष्ट समस्या के लिए सर्वोत्तम सेटिंग्स को कुशलतापूर्वक कैसे खोजते हैं? उत्तर है हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग!
हाइपरपैरामीटर और पैरामीटर के बीच का अंतर तथा हाइपरपैरामीटर मानों को सेट करने और उनका विश्लेषण करने के सर्वोत्तम अभ्यास सीखें। यह आधार आपको मशीन लर्निंग मॉडलों में हाइपरपैरामीटर्स के महत्व को समझने के लिए तैयार करेगा।
आपको रैंडम सर्च से परिचित कराया जाएगा, और आप ग्रिड सर्च की तुलना में इसके लाभों के बारे में सीखेंगे, जैसे बड़े पैरामीटर स्पेस में दक्षता।
इन सूचित खोज तकनीकों को व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है, जिससे आप इन्हें असूचित खोज विधियों के साथ तुलना और अंतर कर सकते हैं। अंत तक, आपके पास हाइपरपैरामीटर्स को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करके मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने की एक व्यापक समझ होगी.
हाइपरपैरामीटर बनाम पैरामीटर
Python में Scikit-Learn के साथ स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए विभिन्न कार्यप्रणालियों का उपयोग करके व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें।हाइपरपैरामीटर और पैरामीटर के बीच का अंतर तथा हाइपरपैरामीटर मानों को सेट करने और उनका विश्लेषण करने के सर्वोत्तम अभ्यास सीखें। यह आधार आपको मशीन लर्निंग मॉडलों में हाइपरपैरामीटर्स के महत्व को समझने के लिए तैयार करेगा।
ग्रिड सर्च
ग्रिड सर्च से शुरुआत करते हुए, कई हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकों में महारत हासिल करें। क्रेडिट कार्ड डिफ़ॉल्ट डेटा का उपयोग करके, आप सर्वोत्तम हाइपरपैरामीटर संयोजनों की पूरी तरह से खोज करने और परिणामों की व्याख्या करने के लिए Grid Search का अभ्यास करेंगे।आपको रैंडम सर्च से परिचित कराया जाएगा, और आप ग्रिड सर्च की तुलना में इसके लाभों के बारे में सीखेंगे, जैसे बड़े पैरामीटर स्पेस में दक्षता।
सूचित खोज
पाठ्यक्रम के अंतिम भाग में, आप बेयेज़ियन और जेनेटिक एल्गोरिदम जैसी उन्नत अनुकूलन विधियों का अन्वेषण करेंगे।इन सूचित खोज तकनीकों को व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है, जिससे आप इन्हें असूचित खोज विधियों के साथ तुलना और अंतर कर सकते हैं। अंत तक, आपके पास हाइपरपैरामीटर्स को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करके मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने की एक व्यापक समझ होगी.
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Hyperparameters और Parameters
इस प्रारंभिक अध्याय में आप हाइपरपैरामीटर्स और पैरामीटर्स के बीच का अंतर सीखेंगे। आप पैरामीटर्स को निकालने और उनका विश्लेषण करने का अभ्यास करेंगे, तथा कई लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए हाइपरपैरामीटर वैल्यू सेट करेंगे। इसी दौरान आप यह भी सीखेंगे कि किन हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना है और किन वैल्यूज़ पर सेट करना है, इसके लिए कुछ बेहतरीन टिप्स और ट्रिक्स, और अपनी हाइपरपैरामीटर पसंद का विश्लेषण करने हेतु लर्निंग कर्व्स कैसे बनाएँ।
- परिचय और 'Parameters'50 XP
- Logistic Regression में Parameters50 XP
- Logistic Regression का एक पैरामीटर निकालना100 XP
- Random Forest का एक पैरामीटर निकालना100 XP
- हाइपरपैरामीटर्स का परिचय50 XP
- Random Forests में Hyperparameters50 XP
- Random Forest हाइपरपैरामीटर्स की पड़ताल100 XP
- KNN के Hyperparameters100 XP
- हाइपरपैरामीटर वैल्यू सेट करना और विश्लेषण50 XP
- Hyperparameter चयन को ऑटोमेट करना100 XP
- लर्निंग कर्व बनाना100 XP
2
Grid Search
यह अध्याय आपको Grid Search नाम की एक लोकप्रिय ऑटोमेटेड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धति से परिचित कराता है। आप सीखेंगे कि यह क्या है, कैसे काम करती है, और Scikit Learn के साथ Grid Search कैसे करें। इसके बाद आप Grid Search के आउटपुट का विश्लेषण करना सीखेंगे और इसका व्यावहारिक अनुभव भी हासिल करेंगे।
3
Random Search
इस अध्याय में आप Random Search नाम की एक और लोकप्रिय ऑटोमेटेड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धति से परिचित होंगे। आप सीखेंगे कि यह क्या है, कैसे काम करती है, और खासतौर पर यह Grid Search से कैसे भिन्न है। आप इस विधि के कुछ फायदे और सीमाएँ जानेंगे और किन परिस्थितियों में इसे Grid Search पर चुनना बेहतर है। आप Scikit Learn के साथ Random Search करना, साथ ही उसके आउटपुट को विज़ुअलाइज़ और इंटरप्रेट करना भी अभ्यास करेंगे।
4
Informed Search
इस अंतिम अध्याय में आपको अधिक एडवांस्ड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग पद्धतियों की झलक मिलेगी जिन्हें 'informed search' कहा जाता है। इसमें Coarse To Fine नाम की पद्धति के साथ-साथ Bayesian और Genetic हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग एल्गोरिदम शामिल हैं। आप सीखेंगे कि informed search, uninformed search से कैसे अलग होती है, और उल्लिखित प्रत्येक पद्धति के साथ व्यावहारिक कौशल विकसित करेंगे, उन्हें साथ-साथ तुलना करते हुए।
Python में Hyperparameter Tuning
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