Если вы уже пробовали обучать модели, то знаете: выбрал не тот гиперпараметр — получил плохой результат. А перебирать их вручную или даже с помощью GridSearchCV из scikit-learn — долго, муторно и не всегда эффективно. Поэтому сегодня поговорим о том, как заставить компьютер делать эту скучную работу за нас. В этом поможет Optuna — библиотека для автоматической оптимизации гиперпараметров. Она умнее простого перебора и часто находит отличные комбинации параметров гораздо быстрее. Читать далее
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования. Читать далее
Зачем нужен ЧПУ гибочный станок и где он пригодится Если вы работаете с листовым металлом, то знаете: точность и повторяемость — не просто слова, а требование к каждой детали. Гибочный ЧПУ станок решает эту задачу. Он позволяет получать одинаковые сгибы сотнями штук, экономя время и снижая брак. Подойдет и мелкому цеху, и среднему производству, где […] Сообщение Гибочный ЧПУ станок для листового металла: как выбрать и использовать без головной боли появились сначала на Androha.ru.
MLflow - это инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения: отслеживание экспериментов, управление и деплой моделей и проектов. В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры. Также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow. Читать далее