演算法日新月異,要如何在茫茫大海中挑選出適合的模型與調整出最佳的參數,想必是每個做機器學習的人最常見的煩惱。你是否曾經花了許多時間 try & error,雖然得到一組完美的參數,卻花了許多時間覺得自己效率很差?
本次工作坊將帶你認識 AutoML,你將學習自動化尋找模型與調整參數,有了 AutoML 的協助,這些工作將不再是麻煩的事!
本次工作坊會帶學員認識 AutoML,介紹常用的開源套件:Auto-sklearn與實作三種常見的超參數調參方法,分別為元學習 (Meta Learning)、貝葉斯優化 (Bayesian Optimization)與自動整合 (Ensemble Selection)。
講師還會介紹調參神器:Optuna,讓你不再使用暴力解法找參數,省去大量時間與機器資源,成千上萬種參數組合也難不倒你!
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