Настройка гиперпараметров (learning rate, число нейронов) – одна из самых сложных задач в AI. Optuna позволяет автоматически находить лучшие параметры.
Что умеет Optuna?
- Автоматически подбирать гиперпараметры для AI-моделей.
- Экономить время – не нужно вручную тестировать сотни комбинаций параметров.
- Оптимизировать любую AI-задачу.
Где используется?
- Глубокое обучение – настройка нейросетей.
- Классическое машинное обучение – оптимизация случайных лесов, SVM и т. д.
- Наука и исследования – подбор параметров для математических моделей.
Пример проекта:
Допустим, вы разрабатываете модель прогнозирования спроса на товары. Optuna автоматически найдёт оптимальные параметры модели, увеличивая точность предсказаний.
Сегодня мы рассмотрели четыре важные библиотеки, которые применяются в любом AI-проекте:
NumPy и SciPy – основа математических вычислений.
Matplotlib и Seaborn – визуализация данных.
Scikit-learn – инструменты для машинного обучения.
Optuna – автоматическая настройка моделей.
Эти библиотеки являются фундаментом AI-разработки и помогут вам лучше понять, как работают нейросети и машинное обучение.
Сегодня мы рассмотрели ключевые библиотеки для всех основных направлений AI, теперь у вас есть представление об их функциях и применении в реальной работе над проектами.