Tuning
term_id: tuning
Category: basic_concepts
Definition
Tuning beinhaltet die Verfeinerung eines maschinellen Lernmodells, um eine bessere Genauigkeit oder Effizienz zu erzielen. Es kann sich auf das Hyperparameter-Tuning beziehen, bei dem Einstellungen wie die Lernrate oder die Batch-Größe optimiert werden, oder auf…
Summary
Der Prozess der Anpassung von Hyperparametern oder Modellgewichten, um die Leistung auf einem bestimmten Datensatz oder einer bestimmten Aufgabe zu optimieren.
Key Concepts
- Hyperparameter
- Grid Search
- Random Search
- Vermeidung von Overfitting
Use Cases
- Optimierung der Modellgenauigkeit
- Reduzierung der Inferenzlatenz
- Anpassung von Modellen an spezifische Domänen
Code Example
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)