Dopasowywanie (Tuning)

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

Dopasowywanie obejmuje udoskonalenie modelu uczenia maszynowego w celu uzyskania lepszej dokładności lub efektywności. Może odnosić się do optymalizacji hiperparametrów, gdzie ustawienia takie jak szybkość nauki czy rozmiar partii są optymalizowane, lub do dopasowywania wag modelu (fine-tuning) na specyficznych danych.

Summary

Proces dostosowywania hiperparametrów lub wag modelu w celu optymalizacji wydajności na konkretnym zbiorze danych lub zadaniu.

Key Concepts

  • Hiperparametry
  • Wyszukiwanie siatkowe (Grid Search)
  • Wyszukiwanie losowe (Random Search)
  • Zapobieganie przeuczeniu (Overfitting Prevention)

Use Cases

  • Optymalizacja dokładności modelu
  • Redukcja opóźnień wnioskowania (inference latency)
  • Dostosowywanie modeli do specyficznych domen

Code Example

1
2
3

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

Related