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Verfahren zur automatisierten Suche optimaler Hyperparameter für ML-Modelle zur Verbesserung von Leistung und Generalisierung.
Hyperparameter-Optimierung ist ein systematisches Verfahren zur automatisierten Anpassung von Modellkonfigurationen, um die Generalisierung und Leistung von ML-Modellen zu maximieren. Die Methode umfasst Suchstrategien (Grid, Random, Bayesian), Validierung, Modellvergleich und Ressourcensteuerung. Sie hilft, Vorhersagequalität zu verbessern und Trainingskosten sowie Overfitting abzuwägen.
Aggregierter Verlust auf Validierungsdaten zur Bewertung der Generalisierung.
Durchschnittliche Vorhersagezeit im Produktionsmodus zur Bewertung von Einsatzfähigkeit.
Geschätzte Infrastrukturkosten pro Trainingslauf als Entscheidungsgröße.
Grid- und Random-Search zur Auswahl von Baumanzahl, Tiefe und Split-Kriterien mit CV-Validierung.
Bayesian Optimization zur Auswahl von Lernrate, Batch-Size und Regularisierung bei begrenztem GPU-Budget.
Anwendung von Optuna für Pareto-optimierte Konfigurationen bezogen auf Genauigkeit und Trainingszeit.
Definieren Sie Suchraum, Metriken und Budget.
Wählen Sie eine geeignete Suchstrategie (Grid/Random/Bayesian/TPE).
Integrieren Sie Tracking, führen Sie Suchen durch und evaluieren Sie Ergebnisse.
Validieren Sie final ausgewählte Konfigurationen auf separatem Testset.