ഗ്രിഡ് തിരയൽ

ഗ്രിഡ് സെർച്ച് (ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ സെർച്ച് അല്ലെങ്കിൽ പാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ട ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൽ കോമ്പിനേഷൻ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ട്യൂണിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ്. ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ സാധ്യമായ എല്ലാ കോമ്പിനേഷനുകളും വിലയിരുത്തുകയും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്ന മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം സമഗ്രമായ തിരയലാണിത്.

ഗ്രിഡ് തിരയലിന്റെ ലക്ഷ്യം ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും മോഡൽ കൃത്യത പരമാവധിയാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഒന്നിലധികം ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു ഗ്രിഡ് സൃഷ്‌ടിച്ച്, ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൽ കോമ്പിനേഷൻ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു സമയം ഗ്രിഡിലൂടെ ക്രമാനുഗതമായി കടന്നുപോകുന്നതിലൂടെ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മികച്ച രീതിയിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച സംയോജനം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ഗ്രിഡിന്റെ ഒരൊറ്റ പോയിന്റ് അൽഗോരിതം വിലയിരുത്തുന്നു.

ഗ്രിഡ് തിരയൽ എന്നത് ഒരു തരം ബ്രൂട്ട് ഫോഴ്‌സ് സെർച്ചാണ്, അതിനർത്ഥം ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെ സാധ്യമായ എല്ലാ കോമ്പിനേഷനുകളും കൂടുതൽ കൃത്യമായ രീതിയിൽ വിലയിരുത്താനും വിലയിരുത്താനും ശ്രമിക്കുന്നതിനുപകരം പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു എന്നാണ്. ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ രീതിയാണിത്, കാരണം ഇതിന് വലിയൊരു കണക്കുകൂട്ടൽ സമയം ആവശ്യമില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് സമയമെടുക്കും കൂടാതെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങളുടെ എണ്ണം വളരെ വലുതല്ലെങ്കിൽ പ്രധാനമായും ഉചിതമാണ്.

ഗ്രിഡ് തിരയൽ ഒരു ജനപ്രിയ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ് രീതിയാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾക്കും മറ്റ് ക്ലാസിഫയറുകൾക്കും. മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യതയ്ക്കും പ്രകടനത്തിനുമായി ഈ മോഡലുകൾ മികച്ചതാക്കാൻ സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് മോഡലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ലളിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിലാണ് ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

Scikit-Learn, TensorFlow for Python, Caret for R, mlr for R/Python/Julia എന്നിവ പോലുള്ള ജനപ്രിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളിൽ ഗ്രിഡ് തിരയൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും.