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

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from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)

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