ترجمه فارسی مقاله مطالعه تطبیقی ​​روشهای تنظیم فراپارامتر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی A Comparative Study of Hyperparameter Tuning Methods
عنوان مقاله به فارسی مطالعه تطبیقی ​​روشهای تنظیم فراپارامتر
نویسندگان Subhasis Dasgupta, Jaydip Sen
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 34
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This chapter has been accepted in the edited volume titles "Data Science in Theory and Practice", editor J Sen & S Roy Choudhury. The volume is expected to be published in October 2024 by Cambridge Scholars Publishing, New Castle upon Tyne, UK. This chapter is 34 pages long and it contains 11 tables and 8 images
توضیحات به فارسی ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا در اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: این فصل در عناوین جلد ویرایش شده "علوم داده در تئوری و عمل" ، سردبیر J Sen & S Roy Choudhury پذیرفته شده است.پیش بینی می شود این جلد در اکتبر 2024 توسط انتشارات کمبریج دانشمندان ، نیو قلعه بر Tyne ، انگلستان منتشر شود.این فصل 34 صفحه طول دارد و شامل 11 جدول و 8 تصویر است
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The study emphasizes the challenge of finding the optimal trade-off between bias and variance, especially as hyperparameter optimization increases in complexity. Through empirical analysis, three hyperparameter tuning algorithms Tree-structured Parzen Estimator (TPE), Genetic Search, and Random Search are evaluated across regression and classification tasks. The results show that nonlinear models, with properly tuned hyperparameters, significantly outperform linear models. Interestingly, Random Search excelled in regression tasks, while TPE was more effective for classification tasks. This suggests that there is no one-size-fits-all solution, as different algorithms perform better depending on the task and model type. The findings underscore the importance of selecting the appropriate tuning method and highlight the computational challenges involved in optimizing machine learning models, particularly as search spaces expand.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

این مطالعه بر چالش یافتن تجارت بهینه بین تعصب و واریانس تأکید دارد ، به خصوص که بهینه سازی هایپرپارامتر در پیچیدگی افزایش می یابد.از طریق تجزیه و تحلیل تجربی ، سه الگوریتم تنظیم HyperParameter برآوردگر پارزن سازه درخت ساختار یافته (TPE) ، جستجوی ژنتیکی و جستجوی تصادفی در انجام کارهای رگرسیون و طبقه بندی ارزیابی می شود.نتایج نشان می دهد که مدل های غیرخطی ، با هایپرپارامترهای تنظیم شده به درستی ، از مدل های خطی به طور قابل توجهی بهتر است.جالب اینجاست که جستجوی تصادفی در کارهای رگرسیون عالی است ، در حالی که TPE برای کارهای طبقه بندی مؤثر بود.این نشان می دهد که هیچ راه حل یک اندازه ای با اندازه وجود ندارد ، زیرا الگوریتم های مختلف بسته به نوع کار و نوع مدل عملکرد بهتری دارند.این یافته ها بر اهمیت انتخاب روش تنظیم مناسب تأکید می کند و چالش های محاسباتی را در بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین برجسته می کند ، به ویژه با گسترش فضاهای جستجو.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.