AI Platform Optimizer اور HyperTune دو الگ خصوصیات ہیں جو گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم کی طرف سے مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو بہتر بنانے کے لیے پیش کی گئی ہیں۔ اگرچہ دونوں کا مقصد ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہے، لیکن وہ اپنے نقطہ نظر اور افعال میں مختلف ہیں۔
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر ایک ایسی خصوصیت ہے جو ماڈل کی تربیت کے لیے ہائپر پیرامیٹر کے بہترین سیٹ کو تلاش کرنے کے لیے خودکار طور پر ہائپر پیرامیٹر کی جگہ کو تلاش کرتی ہے۔ Hyperparameters وہ ترتیبات ہیں جو ماڈل کے طرز عمل اور کارکردگی کا تعین کرتی ہیں، جیسے سیکھنے کی شرح، بیچ کا سائز، اور ریگولرائزیشن کی طاقت۔ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر ایک تکنیک کا استعمال کرتا ہے جسے Bayesian آپٹیمائزیشن کہا جاتا ہے تاکہ زیادہ سے زیادہ ہائپر پیرامیٹر کو مؤثر طریقے سے تلاش کیا جا سکے۔
Bayesian آپٹیمائزیشن معروضی فنکشن کا ایک امکانی ماڈل بنا کر کام کرتی ہے، جو ہائپر پیرامیٹر کے حوالے سے ماڈل کی کارکردگی کو ظاہر کرتا ہے۔ اس ماڈل کو پھر جانچنے کے لیے ہائپر پیرامیٹر کے نئے سیٹ تجویز کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ماڈل کا بار بار جائزہ لینے اور اسے اپ ڈیٹ کرنے سے، AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر دھیرے دھیرے ہائپر پیرامیٹر کے بہترین سیٹ میں تبدیل ہو جاتا ہے۔ یہ خودکار عمل دستی ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے مقابلے وقت اور محنت کو بچاتا ہے۔
دوسری طرف، HyperTune ایک خصوصیت ہے جو صارفین کو دستی طور پر ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ جابز کی وضاحت اور چلانے کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے، جہاں متوازی طور پر مختلف ہائپر پیرامیٹر کنفیگریشنز کے ساتھ متعدد ٹریننگ چلائی جاتی ہیں۔ HyperTune ٹیون کرنے کے لیے ہائپر پیرامیٹر، ان کی تلاش کی جگہیں، اور استعمال کرنے کے لیے سرچ الگورتھم کی وضاحت کرنے کے لیے لچک فراہم کرتا ہے۔
HyperTune کے ساتھ، صارفین کو ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے عمل پر زیادہ کنٹرول حاصل ہوتا ہے۔ وہ ہر ہائپر پیرامیٹر کے لیے تلاش کی جگہ کی وضاحت کر سکتے ہیں، جیسے کہ رینج یا قدروں کا ایک مجرد سیٹ بیان کرنا۔ HyperTune مختلف سرچ الگورتھم کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول گرڈ سرچ، بے ترتیب تلاش، اور زیادہ جدید Bayesian آپٹیمائزیشن۔ صارفین آپٹمائز کرنے کے لیے مقصدی میٹرک کی بھی وضاحت کر سکتے ہیں، جیسے کہ درستگی یا اوسط مربع غلطی۔
AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر بایسیئن آپٹیمائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے عمل کو خودکار کرتا ہے، جبکہ HyperTune زیادہ لچک اور کنٹرول کے ساتھ دستی ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات اے پلیٹ فارم اصلاحی:
- ٹرائلز چلانے میں AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا کیا کردار ہے؟
- AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کو استعمال کرنے کے لیے کون سی تین اصطلاحات کو سمجھنے کی ضرورت ہے؟
- غیر مشین لرننگ سسٹم کو بہتر بنانے کے لیے AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا استعمال کیسے کیا جا سکتا ہے؟
- گوگل اے آئی ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ AI پلیٹ فارم آپٹیمائزر کا مقصد کیا ہے؟