ハイパーパラメータの調整
このページでは、ForePaaS Legacy PlatformのサービスであるMachine Learning Managerについて説明しています。このサービスはOVHcloud Data Platformでは利用できません。最新のドキュメントを参照してください。
ハイパーパラメータの調整は、トレーニングステップと密接に関連するパイプライン設定ステップであり、パイプラインに実装された推定器を微調整できます。
ハイパーパラメータは、トレーニングデータを使用して学習されない、あらゆる機械学習推定器のコア変数です。モデルを設定する際にハードコードする必要があり、トレーニングジョブに必要です。ハイパーパラメータについてさらに詳しく知りたい場合は、関連するWikipediaページを参照してください。
特定のハイパーパラメータ値を設定する
チューニングスタジオには、トレーニング設定で選択した推定器に関連するすべてのハイパーパラメータがリストされています。
各ハイパーパラメータには、既にデフォルト値が入力されています。特定のハイパーパラメータに設定された値を変更するには、Value列で編集します。
パイプラインが実行されるとき、トレーニングジョブはML推定器の結果として得られたハイパーパラメータ設定を使用します。検証方法に使用するスコアリング関数は、Visual Optionsパネルで設定できます。
異なる値を探索する
設定方法がわからない場合、ForePaaSではスタジオで、異なるハイパーパラメータ値が結果モデルのスコアに与える影響を探索することもできます。
Mode列にMultiple値を選択し、任意のハイパーパラメータについて探索したいすべての値を入力します。
これにより、パイプラインが実行されるたびに、すべての組み合わせがトレーニングされ、検証セットでスコアリングされます（Visual Optionsパネルで指定された関数を使用）。これは、すべての生成されたモデルの組み合わせをトレーニングして評価する必要があるため、特にcross-validationが有効になっている場合、非常に時間とリソースを消費することがあります。
ハイパーパラメータのグリッドを探索することは、非常に時間とリソースを消費することがあります。これは、すべての生成されたモデルの組み合わせをトレーニングして評価する必要があるためです。特にcross-validationが有効になっている場合は、さらに時間とリソースを消費することがあります。
複数のハイパーパラメータ組み合わせでパイプラインが実行される場合、スタジオに表示されるすべての検証スコアのうち、デプロイメント用に保存されるのは検証スコアが最も高いモデルのみです。この保存されたモデルは、モデル選択ステップでリストされます。