Hyperparameter Tuning

Hyperparameter Tuning মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যেখানে মডেলটির পারফরম্যান্স উন্নত করতে বিভিন্ন hyperparameters কে টিউন বা অপটিমাইজ করা হয়। Hyperparameters হলো এমন প্যারামিটার যা মডেল তৈরির আগে নির্ধারণ করতে হয় এবং এটি মডেলের পারফরম্যান্সের ওপর ব্যাপক প্রভাব ফেলে।

Hyperparameters বনাম Parameters

• Parameters: মডেল ট্রেনিং প্রক্রিয়া চলাকালীন সময়ে শেখা হয় (যেমন, নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন বা ফিচার কোএফিশিয়েন্ট)।
• Hyperparameters: মডেল তৈরির পূর্বে নির্ধারণ করতে হয় এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আরও প্যারামিটার নিয়ন্ত্রণে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ: Learning rate, number of hidden layers, number of trees in a random forest, etc.

Hyperparameter Tuning এর উদ্দেশ্য

Hyperparameter Tuning এর মূল উদ্দেশ্য হলো:

1. মডেলের পারফরম্যান্স সর্বাধিক করা।
2. মডেলকে overfitting বা underfitting থেকে মুক্ত রাখা।
3. মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা (generalization) বাড়ানো।

সাধারণ Hyperparameters

কিছু সাধারণ hyperparameters যেগুলি বিভিন্ন মডেলে টিউন করা হয়:

1. Learning Rate:
   • এটি নিউরাল নেটওয়ার্কের আপডেটের গতি নিয়ন্ত্রণ করে। খুব কম learning rate মডেলকে ধীরে ধীরে শেখাবে, এবং খুব বেশি learning rate মডেলকে অস্থিতিশীল হতে পারে।
2. Number of Hidden Layers and Neurons (Neural Networks):
   • নিউরাল নেটওয়ার্কে হিডেন লেয়ারের সংখ্যা এবং প্রতিটি লেয়ারে নিউরনের সংখ্যা মডেলের ক্ষমতা এবং গতি নিয়ন্ত্রণ করে।
3. Max Depth (Decision Trees, Random Forest):
   • একটি decision tree-তে সবচেয়ে গভীর স্তরের সংখ্যা (max depth) মডেলের জটিলতা এবং overfitting কে প্রভাবিত করে।
4. Batch Size (Neural Networks):
   • একটি ব্যাচে কতটি ডেটা পয়েন্ট ট্রেনিংয়ের জন্য প্রক্রিয়া করা হবে। ছোট ব্যাচ সাইজ মডেলকে দ্রুত আপডেট করার সুবিধা দেয়, তবে আরও noisy হতে পারে।
5. Number of Estimators (Random Forest, Gradient Boosting):
   • এটি একটি ensemble মডেলের মধ্যে কতটি মডেল (উদাহরণস্বরূপ decision trees) ব্যবহার করা হবে তা নিয়ন্ত্রণ করে। খুব বেশি estimators overfitting সৃষ্টি করতে পারে, এবং খুব কম estimators মডেলের কার্যকারিতা কমাতে পারে।
6. Dropout Rate (Neural Networks):
   • নিউরাল নেটওয়ার্কে overfitting কমাতে dropout প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়। এটি নির্ধারণ করে কত শতাংশ নিউরনের আউটপুটকে শূন্য করা হবে।

Hyperparameter Tuning এর কৌশল

1. Grid Search:

   • Grid Search হল একটি ব্যাসিক কৌশল, যেখানে একটি নির্দিষ্ট প্যারামিটার রেঞ্জে সমস্ত সম্ভাব্য প্যারামিটার কম্বিনেশন পরীক্ষা করা হয়।
   • উদাহরণ: যদি আপনি learning rate এর জন্য 3টি মান এবং batch size এর জন্য 3টি মান নির্বাচন করেন, তাহলে grid search 3x3=9টি কম্বিনেশন ট্রাই করবে।

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   
   # Hyperparameters to tune
   param_grid = {
       'n_estimators': [100, 200, 300],
       'max_depth': [10, 20, 30]
   }
   
   # Grid search
   grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5)
   grid_search.fit(X_train, y_train)
   print("Best parameters:", grid_search.best_params_)
   Copy

2. Random Search:

   • Random Search হল একটি কৌশল যেখানে প্যারামিটার স্পেসের মধ্যে র‍্যান্ডম স্যাম্পল নিয়ে টেস্ট করা হয়। এটি grid search এর তুলনায় অনেক দ্রুত এবং আরও কার্যকরী হতে পারে।

   from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
   from scipy.stats import randint
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   
   # Hyperparameters to tune
   param_dist = {
       'n_estimators': randint(100, 1000),
       'max_depth': randint(10, 30)
   }
   
   # Random search
   random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(), param_distributions=param_dist, n_iter=100, cv=5)
   random_search.fit(X_train, y_train)
   print("Best parameters:", random_search.best_params_)
   Copy

3. Bayesian Optimization:
   • Bayesian Optimization হল একটি স্ট্যাটিস্টিক্যাল কৌশল, যা নতুন প্যারামিটার কম্বিনেশন নির্বাচন করতে মডেলের পূর্ববর্তী ফলাফল ব্যবহার করে। এটি grid এবং random search এর চেয়ে বেশি কার্যকর এবং দ্রুত।
   • জনপ্রিয় লাইব্রেরি: Hyperopt, Optuna, Scikit-Optimize।
4. Automated Machine Learning (AutoML):
   • AutoML লাইব্রেরি গুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেলের নির্বাচন এবং hyperparameter tuning পরিচালনা করে। কিছু জনপ্রিয় AutoML টুল:
     • TPOT
     • Auto-sklearn
     • H2O.ai

Hyperparameter Tuning এর চ্যালেঞ্জসমূহ

1. কম্পিউটেশনাল খরচ: বড় hyperparameter স্পেসের জন্য grid search এবং random search খুবই সময়সাপেক্ষ এবং খরচ বাড়িয়ে দেয়।
2. Overfitting: যদি আপনি খুব বেশি প্যারামিটার কম্বিনেশন টেস্ট করেন, তবে মডেল আপনার ডেটার উপর overfit হতে পারে।
3. নতুন আর্কিটেকচার চিহ্নিত করা: নতুন এবং শক্তিশালী মডেল আর্কিটেকচার তৈরি করতে অনেক সময় এবং বিশ্লেষণ প্রয়োজন।

সারাংশ:

Hyperparameter tuning হল মডেলের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করার একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। বিভিন্ন কৌশল যেমন Grid Search, Random Search, এবং Bayesian Optimization ব্যবহার করে hyperparameters নির্বাচন করা হয়। এটি নিশ্চিত করতে সহায়তা করে যে মডেলটি সঠিকভাবে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম এবং overfitting বা underfitting থেকে মুক্ত থাকে।