Ottimizzazione

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

L’ottimizzazione consiste nel perfezionare un modello di apprendimento automatico per ottenere una maggiore accuratezza o efficienza. Può riferirsi all’ottimizzazione degli iperparametri, dove vengono ottimizzati parametri come il tasso di apprendimento o la dimensione del batch, o al

Summary

Il processo di regolazione degli iperparametri o dei pesi del modello per ottimizzare le prestazioni su un dataset o un compito specifico.

Key Concepts

  • Iperparametri
  • Ricerca a griglia
  • Ricerca casuale
  • Prevenzione dell’overfitting

Use Cases

  • Ottimizzazione dell’accuratezza del modello
  • Riduzione della latenza di inferenza
  • Adattamento dei modelli a domini specifici

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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