Hyperparameter Tuning

Hyperparameter Tuning (تنظیم ابرپارامترها)

تنظیم ابرپارامترها یکی از مراحل حیاتی در فرآیند یادگیری ماشین است که به طور مستقیم بر عملکرد نهایی مدل تاثیر می‌گذارد. در حالی که پارامترهای مدل در طول فرآیند آموزش از داده‌ها یاد گرفته می‌شوند، ابرپارامترها قبل از شروع آموزش تعیین می‌شوند و نحوه یادگیری مدل را کنترل می‌کنند. این مقاله به بررسی عمیق تنظیم ابرپارامترها، اهمیت آن، روش‌های مختلف و چالش‌های پیش رو می‌پردازد.

اهمیت تنظیم ابرپارامترها

فرض کنید قصد دارید یک شبکه عصبی برای تشخیص تصویر بسازید. تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه، نرخ یادگیری و نوع تابع فعال‌سازی همگی از جمله ابرپارامترهایی هستند که باید تنظیم شوند. انتخاب نادرست این ابرپارامترها می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

**Underfitting (کم‌برازش):** مدل به اندازه کافی پیچیده نیست تا الگوهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرد.
**Overfitting (بیش‌برازش):** مدل به شدت به داده‌های آموزشی وابسته شده و در تعمیم به داده‌های جدید عملکرد ضعیفی دارد.
**عملکرد ضعیف:** مدل به طور کلی عملکرد مطلوبی ندارد، حتی اگر نه کم‌برازش و نه بیش‌برازش باشد.

تنظیم صحیح ابرپارامترها به یافتن تعادل مناسب بین پیچیدگی مدل و توانایی تعمیم آن کمک می‌کند و در نتیجه منجر به افزایش دقت و کارایی مدل می‌شود.

انواع ابرپارامترها

ابرپارامترها بسته به نوع مدل یادگیری ماشین متفاوت هستند. برخی از نمونه‌های رایج عبارتند از:

**درخت‌های تصمیم:** حداکثر عمق درخت، حداقل تعداد نمونه‌ها برای تقسیم یک گره، حداقل تعداد نمونه‌ها در یک برگ.
**ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM):** پارامتر تنظیم (Regularization parameter)، نوع هسته (Kernel type)، پارامترهای هسته.
**شبکه‌های عصبی:** تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه، نرخ یادگیری، نوع بهینه‌ساز (Optimizer type)، اندازه دسته‌ای (Batch size).
**K-نزدیکترین همسایه (KNN):** مقدار K (تعداد همسایگان).
**رگرسیون لجستیک (Logistic Regression):** پارامتر تنظیم (Regularization parameter).

روش‌های تنظیم ابرپارامترها

روش‌های مختلفی برای تنظیم ابرپارامترها وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خود را دارند.

۱. جستجوی دستی

این روش شامل آزمایش دستی ترکیبات مختلفی از ابرپارامترها و ارزیابی عملکرد مدل برای هر ترکیب است. این روش ساده است اما زمان‌بر و ناکارآمد است، به خصوص زمانی که تعداد ابرپارامترها زیاد باشد.

۲. جستجوی شبکه ای (Grid Search)

جستجوی شبکه ای یک روش سیستماتیک است که در آن یک مجموعه از مقادیر برای هر ابرپارامتر مشخص می‌شود و سپس تمام ترکیبات ممکن از این مقادیر آزمایش می‌شوند. این روش تضمین می‌کند که تمام ترکیبات مشخص شده بررسی شوند، اما می‌تواند از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه باشد.

جستجوی شبکه ای
ابرپارامتر	مقادیر	نرخ یادگیری	0.001، 0.01، 0.1	تعداد لایه‌ها	2، 3، 4	تعداد نورون‌ها	32، 64، 128

۳. جستجوی تصادفی (Random Search)

جستجوی تصادفی به جای آزمایش تمام ترکیبات ممکن، به طور تصادفی ترکیبات مختلفی از ابرپارامترها را نمونه برداری می‌کند. این روش معمولاً از جستجوی شبکه ای سریعتر است و می‌تواند در یافتن ترکیبات بهینه ابرپارامترها موثرتر باشد، به خصوص زمانی که برخی از ابرپارامترها اهمیت بیشتری نسبت به سایرین دارند.

۴. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)

بهینه‌سازی بیزی از یک مدل آماری برای پیش‌بینی عملکرد مدل برای ترکیبات مختلفی از ابرپارامترها استفاده می‌کند. این روش به طور هوشمندانه ترکیبات جدیدی را برای آزمایش پیشنهاد می‌دهد که احتمالاً عملکرد بهتری خواهند داشت. بهینه‌سازی بیزی معمولاً از جستجوی شبکه ای و جستجوی تصادفی موثرتر است، اما پیچیده‌تر است و نیاز به تنظیم دقیق دارد.

۵. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)

الگوریتم‌های تکاملی مانند الگوریتم ژنتیک از اصول تکامل طبیعی برای یافتن ترکیبات بهینه ابرپارامترها استفاده می‌کنند. این روش‌ها می‌توانند در فضاهای جستجوی پیچیده موثر باشند، اما ممکن است از نظر محاسباتی پرهزینه باشند.

۶. روش‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Optimization)

برخی از روش‌ها سعی می‌کنند با استفاده از گرادیان عملکرد مدل نسبت به ابرپارامترها، آن‌ها را بهینه کنند. این روش‌ها معمولاً برای ابرپارامترهایی که مشتق‌پذیر هستند، مانند نرخ یادگیری، مناسب هستند.

ارزیابی عملکرد مدل

برای ارزیابی عملکرد مدل با ابرپارامترهای مختلف، باید از یک مجموعه اعتبارسنجی (Validation set) استفاده کرد. مجموعه اعتبارسنجی بخشی از داده‌ها است که در طول فرآیند آموزش استفاده نمی‌شود و برای ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های جدید استفاده می‌شود. روش‌های مختلفی برای ارزیابی عملکرد مدل وجود دارد، از جمله:

**دقت (Accuracy):** نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل پیش‌بینی‌ها.
**دقت (Precision):** نسبت پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به کل پیش‌بینی‌های مثبت.
**فراخوانی (Recall):** نسبت پیش‌بینی‌های مثبت صحیح به کل نمونه‌های مثبت واقعی.
**F1-score:** میانگین هارمونیک دقت و فراخوانی.
**AUC-ROC:** مساحت زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC curve).

چالش‌ها در تنظیم ابرپارامترها

تنظیم ابرپارامترها با چالش‌های مختلفی همراه است:

**فضای جستجوی بزرگ:** تعداد ترکیبات ممکن از ابرپارامترها می‌تواند بسیار زیاد باشد، به خصوص زمانی که تعداد ابرپارامترها زیاد باشد.
**هزینه محاسباتی:** ارزیابی عملکرد مدل برای هر ترکیب از ابرپارامترها می‌تواند از نظر محاسباتی پرهزینه باشد.
**بیش‌برازش به مجموعه اعتبارسنجی:** اگر تنظیم ابرپارامترها به شدت بر اساس مجموعه اعتبارسنجی انجام شود، ممکن است مدل به مجموعه اعتبارسنجی بیش‌برازش شود و در تعمیم به داده‌های جدید عملکرد ضعیفی داشته باشد. برای جلوگیری از این مشکل، می‌توان از اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) استفاده کرد.
**عدم قطعیت:** یافتن ترکیبات بهینه ابرپارامترها تضمین شده نیست، زیرا عملکرد مدل ممکن است تحت تأثیر عوامل تصادفی قرار گیرد.

ابزارها و کتابخانه‌ها

ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی برای کمک به تنظیم ابرپارامترها وجود دارد:

**Scikit-learn:** Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین محبوب در پایتون است که شامل ابزارهایی برای جستجوی شبکه ای و جستجوی تصادفی است.
**Hyperopt:** Hyperopt یک کتابخانه پایتون برای بهینه‌سازی بیزی است.
**Optuna:** Optuna یک چارچوب بهینه‌سازی خودکار است که از بهینه‌سازی بیزی و سایر الگوریتم‌ها پشتیبانی می‌کند.
**Keras Tuner:** Keras Tuner یک کتابخانه برای تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های Keras است.
**Ray Tune:** Ray Tune یک کتابخانه برای تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی توزیع‌شده است.

نکات و ترفندها

**مقیاس‌بندی داده‌ها:** قبل از تنظیم ابرپارامترها، داده‌های خود را مقیاس‌بندی کنید.
**شروع با یک فضای جستجوی کوچک:** ابتدا یک فضای جستجوی کوچک را آزمایش کنید تا درک بهتری از نحوه تأثیر ابرپارامترها بر عملکرد مدل بدست آورید.
**استفاده از اعتبارسنجی متقابل:** از اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی عملکرد مدل و جلوگیری از بیش‌برازش به مجموعه اعتبارسنجی استفاده کنید.
**مانیتورینگ فرآیند آموزش:** فرآیند آموزش را مانیتور کنید تا از کم‌برازش یا بیش‌برازش جلوگیری کنید.
**استفاده از تجربیات قبلی:** از تجربیات قبلی خود و نتایج تحقیقات دیگران برای راهنمایی فرآیند تنظیم ابرپارامترها استفاده کنید.

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات در تنظیم ابرپارامترها (در مورد مدل‌های سری زمانی)

در مدل‌های سری زمانی، مانند پیش‌بینی قیمت سهام، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات می‌توانند به تنظیم ابرپارامترها کمک کنند. به عنوان مثال:

**تحلیل تکنیکال:** می‌توان از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک (Moving Average) و شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index) برای تعیین مقادیر مناسب برای پارامترهای مربوط به پنجره زمانی در مدل‌های سری زمانی استفاده کرد.
**تحلیل حجم معاملات:** حجم معاملات می‌تواند اطلاعات مهمی در مورد قدرت روند ارائه دهد. می‌توان از این اطلاعات برای تنظیم پارامترهای مربوط به حساسیت به تغییرات در مدل استفاده کرد.
**الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns):** تحلیل الگوهای کندل استیک می‌تواند به تعیین نقاط ورود و خروج بهینه در فرآیند آموزش مدل کمک کند.
**نوسانات (Volatility):** بررسی نوسانات داده‌های سری زمانی می‌تواند به تنظیم پارامترهای مربوط به نرخ یادگیری و تنظیم‌کننده‌ها کمک کند.
**همبستگی (Correlation):** بررسی همبستگی بین متغیرهای مختلف سری زمانی می‌تواند به انتخاب ویژگی‌های مهم و تنظیم ابرپارامترهای مربوط به انتخاب ویژگی کمک کند.

پیوندها به موضوعات مرتبط

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان

Hyperparameter Tuning

Contents