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LG Auptimizer Open Sourced | Technologik.fr

Un outil d’optimisation pour Machine Learning (ML) qui automatise de nombreuses parties fastidieuses du processus de création de modèle a été publié dans une version open source par LG. Auptimizer est conçu pour exécuter et enregistrer des expériences sophistiquées d’optimisation de l’hyperparamètre (HPO) afin de vous aider à affiner les modèles ML.

Les développeurs d’Auptimizer disent l’avoir créé, car il est difficile d’ajuster les modèles d’apprentissage automatique à grande échelle, en particulier la tâche consistant à trouver les valeurs d’hyperparamètre correctes.

auptimizer

La version actuelle d’Auptimzer peut être utilisée très simplement. Elle vous permet également d’exécuter et d’enregistrer des expériences sophistiquées d’optimisation de l’hyperparamètre (HPO). Cela peut vous aider à utiliser les ressources de calcul à votre disposition, qu’il s’agisse de deux GPU ou d’AWS. Auptimizer fournit un point d’accès unique aux algorithmes HPO, y compris l’optimisation bayésienne et le bandit multi-armé.

Les futures versions d’Auptimizer prendront en charge la création de modèle de bout en bout pour les périphériques périphériques, y compris la compression de modèle et la recherche d’architecture neuronale. Les techniques actuellement prises en charge incluent Random, Grid, Hyperband, Hyperopt, Spearmint, EAS…

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