Ajustare (Tuning)

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

Ajustarea implică rafinarea unui model de învățare automată pentru a obține o acuratețe sau eficiență mai bună. Poate referi la ajustarea hiperparametrilor, unde sunt optimizate setări precum rata de învățare sau dimensiunea lotului, sau la

Summary

Procesul de ajustare a hiperparametrilor sau a ponderilor modelului pentru a optimiza performanța pe un set de date sau o sarcină specifică.

Key Concepts

  • Hiperparametri
  • Căutare pe grilă (Grid Search)
  • Căutare aleatorie (Random Search)
  • Prevenirea supracalibrării (Overfitting)

Use Cases

  • Optimizarea acurateței modelului
  • Reducerea latenței de inferență
  • Adaptarea modelelor la domenii specifice

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