Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization
Frederik Rehbach
2023 ж. мам. · Studies in Computational Intelligence 1099-кітап · Springer Nature
Электрондық кітап
115
бет
reportРейтингілер мен пікірлер тексерілмеген. Толығырақ
Осы электрондық кітап туралы ақпарат
This book presents a solution to the challenging issue of optimizing expensive-to-evaluate industrial problems such as the hyperparameter tuning of machine learning models. The approach combines two well-established concepts, Surrogate-Based Optimization (SBO) and parallelization, to efficiently search for optimal parameter setups with as few function evaluations as possible.
Through in-depth analysis, the need for parallel SBO solvers is emphasized, and it is demonstrated that they outperform model-free algorithms in scenarios with a low evaluation budget. The SBO approach helps practitioners save significant amounts of time and resources in hyperparameter tuning as well as other optimization projects. As a highlight, a novel framework for objectively comparing the efficiency of parallel SBO algorithms is introduced, enabling practitioners to evaluate and select the most effective approach for their specific use case.
Based on practical examples, decision support is delivered, detailing which parts of industrial optimization projects can be parallelized and how to prioritize which parts to parallelize first. By following the framework, practitioners can make informed decisions about how to allocate resources and optimize their models efficiently.
Through in-depth analysis, the need for parallel SBO solvers is emphasized, and it is demonstrated that they outperform model-free algorithms in scenarios with a low evaluation budget. The SBO approach helps practitioners save significant amounts of time and resources in hyperparameter tuning as well as other optimization projects. As a highlight, a novel framework for objectively comparing the efficiency of parallel SBO algorithms is introduced, enabling practitioners to evaluate and select the most effective approach for their specific use case.
Based on practical examples, decision support is delivered, detailing which parts of industrial optimization projects can be parallelized and how to prioritize which parts to parallelize first. By following the framework, practitioners can make informed decisions about how to allocate resources and optimize their models efficiently.
Осы электрондық кітапты бағалаңыз.
Пікіріңізбен бөлісіңіз.
Ақпаратты оқу
Смартфондар мен планшеттер
Android және iPad/iPhone үшін Google Play Books қолданбасын орнатыңыз. Ол аккаунтпен автоматты түрде синхрондалады және қайда болсаңыз да, онлайн не офлайн режимде оқуға мүмкіндік береді.
Ноутбуктар мен компьютерлер
Google Play дүкенінде сатып алған аудиокітаптарды компьютердің браузерінде тыңдауыңызға болады.
eReader және басқа құрылғылар
Kobo eReader сияқты E-ink технологиясымен жұмыс істейтін құрылғылардан оқу үшін файлды жүктеп, оны құрылғыға жіберу керек. Қолдау көрсетілетін eReader құрылғысына файл жіберу үшін Анықтама орталығының нұсқауларын орындаңыз.
