Grid Search

جستجوی شبکه‌ای

جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) یک روش فراگیر برای بهینه‌سازی هایپرپارامترهای یک مدل یادگیری ماشین است. در این روش، یک مجموعه از مقادیر ممکن برای هر هایپرپارامتر تعریف می‌شود و سپس تمام ترکیب‌های ممکن از این مقادیر امتحان می‌شوند. هدف، یافتن ترکیبی از هایپرپارامترها است که بهترین عملکرد را بر روی یک مجموعه داده معین ارائه دهد. این روش، به‌ویژه زمانی مفید است که فضای جستجوی هایپرپارامترها کوچک باشد و بتوان تمام ترکیب‌ها را به طور معقول بررسی کرد.

هایپرپارامتر چیست؟

هایپرپارامتر (Hyperparameter) پارامترهایی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری، توسط کاربر تنظیم می‌شوند. این پارامترها، نحوه یادگیری مدل را کنترل می‌کنند. برخلاف پارامترهای مدل (Model Parameters) که در طول فرآیند یادگیری از داده‌ها استخراج می‌شوند، هایپرپارامترها به صورت دستی تنظیم می‌شوند. مثال‌هایی از هایپرپارامترها عبارتند از نرخ یادگیری (Learning Rate) در الگوریتم‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)، تعداد درختان در یک جنگل تصادفی (Random Forest) و عمق درختان در شبکه‌های عصبی (Neural Networks).

چرا بهینه‌سازی هایپرپارامتر مهم است؟

عملکرد یک مدل یادگیری ماشین به شدت به هایپرپارامترهای آن وابسته است. انتخاب هایپرپارامترهای نامناسب می‌تواند منجر به بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting) شود. بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل به خوبی داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرد، اما در تعمیم به داده‌های جدید ناموفق است. کم‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل نمی‌تواند حتی داده‌های آموزشی را به خوبی یاد بگیرد. بهینه‌سازی هایپرپارامترها به ما کمک می‌کند تا مدلی را پیدا کنیم که تعادل مناسبی بین برازش و تعمیم داشته باشد.

نحوه کار جستجوی شبکه‌ای

1. **تعریف فضای جستجو:** ابتدا باید برای هر هایپرپارامتر، یک مجموعه از مقادیر ممکن را تعریف کنید. این مقادیر می‌توانند گسسته یا پیوسته باشند. 2. **ایجاد شبکه‌ی ترکیبی:** سپس، تمام ترکیب‌های ممکن از این مقادیر ایجاد می‌شوند. برای مثال، اگر دو هایپرپارامتر داشته باشیم که هر کدام سه مقدار ممکن دارند، 9 ترکیب مختلف ایجاد خواهد شد. 3. **آموزش و ارزیابی مدل:** برای هر ترکیب، یک مدل با آن هایپرپارامترها آموزش داده می‌شود و عملکرد آن بر روی یک مجموعه داده ارزیابی (معمولاً یک مجموعه داده اعتبارسنجی (Validation Dataset)) اندازه‌گیری می‌شود. 4. **انتخاب بهترین ترکیب:** در نهایت، ترکیبی از هایپرپارامترها که بهترین عملکرد را داشته است انتخاب می‌شود.

مثال عملی

فرض کنید می‌خواهیم یک مدل ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM) را برای یک مسئله طبقه‌بندی آموزش دهیم. دو هایپرپارامتر مهم برای SVM عبارتند از:

C (پارامتر تنظیم): این پارامتر، میزان مجازات برای نمونه‌های طبقه‌بندی نادرست را تعیین می‌کند. مقادیر بزرگتر C منجر به یک مدل با حاشیه خطا کمتر و احتمالاً بیش‌برازش می‌شود، در حالی که مقادیر کوچکتر C منجر به یک مدل با حاشیه خطا بیشتر و احتمالاً کم‌برازش می‌شود.
gamma (ضریب کرنل): این پارامتر، تأثیر هر نمونه آموزشی را بر روی تصمیم‌گیری مدل تعیین می‌کند. مقادیر بزرگتر gamma منجر به یک مدل پیچیده‌تر و احتمالاً بیش‌برازش می‌شود، در حالی که مقادیر کوچکتر gamma منجر به یک مدل ساده‌تر و احتمالاً کم‌برازش می‌شود.

می‌توانیم یک فضای جستجو به شکل زیر تعریف کنیم:

C: \[0.1, 1, 10]
gamma: \[0.01, 0.1, 1]

با استفاده از جستجوی شبکه‌ای، 9 ترکیب مختلف از این مقادیر ایجاد می‌شوند. برای هر ترکیب، یک مدل SVM آموزش داده می‌شود و عملکرد آن بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی اندازه‌گیری می‌شود. سپس، ترکیبی از C و gamma که بالاترین دقت (Accuracy) را داشته باشد، به عنوان بهترین ترکیب انتخاب می‌شود.

مزایای جستجوی شبکه‌ای

**سادگی:** این روش، پیاده‌سازی و درک آن نسبتاً آسان است.
**جامعیت:** جستجوی شبکه‌ای تمام ترکیب‌های ممکن از هایپرپارامترها را بررسی می‌کند، بنابراین احتمال یافتن بهترین ترکیب را افزایش می‌دهد.
**قابلیت اطمینان:** این روش، نتایج قابل اعتمادی را ارائه می‌دهد، زیرا بر اساس ارزیابی دقیق عملکرد مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی است.

معایب جستجوی شبکه‌ای

**هزینه محاسباتی:** جستجوی شبکه‌ای می‌تواند از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه باشد، به‌ویژه زمانی که فضای جستجو بزرگ باشد. تعداد ترکیب‌ها به صورت نمایی با تعداد هایپرپارامترها و مقادیر ممکن برای هر هایپرپارامتر افزایش می‌یابد.
**عدم انعطاف‌پذیری:** جستجوی شبکه‌ای فقط ترکیب‌های از پیش تعریف شده را بررسی می‌کند و نمی‌تواند به طور خودکار مقادیر جدیدی را پیشنهاد دهد.
**نیاز به مجموعه داده اعتبارسنجی:** برای ارزیابی عملکرد مدل، به یک مجموعه داده اعتبارسنجی نیاز است. جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه داده اعتبارسنجی می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد.

جایگزین‌های جستجوی شبکه‌ای

به دلیل معایب جستجوی شبکه‌ای، روش‌های دیگری برای بهینه‌سازی هایپرپارامترها توسعه یافته‌اند. برخی از این روش‌ها عبارتند از:

جستجوی تصادفی (Random Search): در این روش، مقادیر هایپرپارامترها به طور تصادفی از فضای جستجو انتخاب می‌شوند.
بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization): در این روش، از مدل‌های احتمالی برای پیش‌بینی عملکرد مدل با هایپرپارامترهای مختلف استفاده می‌شود.
الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms): در این روش، از مفاهیم تکامل برای جستجوی فضای هایپرپارامترها استفاده می‌شود.
جستجوی گرادیانی (Gradient-based Optimization): این روش برای هایپرپارامترهایی که مشتق‌پذیر هستند کاربرد دارد.

پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای در پایتون

بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون، از جمله scikit-learn، ابزارهایی برای پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای ارائه می‌دهند. در زیر یک مثال ساده از نحوه استفاده از `GridSearchCV` در scikit-learn آورده شده است:

```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC

تعریف مدل

model = SVC()

تعریف فضای جستجو

param_grid = {

   'C': [0.1, 1, 10],
   'gamma': [0.01, 0.1, 1]

}

ایجاد شیء GridSearchCV

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) # cv تعداد fold های cross-validation است

آموزش مدل

grid_search.fit(X_train, y_train)

چاپ بهترین هایپرپارامترها

print(grid_search.best_params_)

استفاده از بهترین مدل

best_model = grid_search.best_estimator_ predictions = best_model.predict(X_test) ```

کاربردهای جستجوی شبکه‌ای

جستجوی شبکه‌ای در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

**طبقه‌بندی تصاویر:** بهینه‌سازی هایپرپارامترهای شبکه‌های کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNNs) برای بهبود دقت طبقه‌بندی تصاویر.
**تشخیص اشیاء:** بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های تشخیص اشیاء مانند YOLO و SSD برای بهبود دقت و سرعت تشخیص.
**پردازش زبان طبیعی:** بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های پردازش زبان طبیعی مانند ترانسفورمرها (Transformers) برای بهبود عملکرد در وظایفی مانند ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات.
**پیش‌بینی سری‌های زمانی:** بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مانند ARIMA و LSTM برای بهبود دقت پیش‌بینی.
**سیستم‌های توصیه‌گر:** بهینه‌سازی هایپرپارامترهای الگوریتم‌های سیستم‌های توصیه‌گر برای بهبود دقت توصیه‌ها.

نکات تکمیلی

**مقیاس‌بندی داده‌ها:** قبل از شروع جستجوی شبکه‌ای، مطمئن شوید که داده‌های خود را مقیاس‌بندی کرده‌اید. مقیاس‌بندی داده‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کند.
**اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation):** از اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی دقیق‌تر عملکرد مدل استفاده کنید. اعتبارسنجی متقابل به شما کمک می‌کند تا از بیش‌برازش جلوگیری کنید.
**استفاده از محاسبات موازی:** اگر فضای جستجو بزرگ است، از محاسبات موازی برای سرعت بخشیدن به فرآیند جستجوی شبکه‌ای استفاده کنید.
**بررسی نتایج:** پس از پایان جستجوی شبکه‌ای، نتایج را به دقت بررسی کنید. سعی کنید بفهمید که کدام هایپرپارامترها بیشترین تأثیر را بر عملکرد مدل داشته‌اند.

پیوندها به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

تحلیل تکنیکال (Technical Analysis)
تحلیل حجم معاملات (Volume Analysis)
میانگین متحرک (Moving Average)
شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI)
باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
واگرایی همگرایی میانگین متحرک (Moving Average Convergence Divergence - MACD)
فیبوناچی (Fibonacci)
الگوهای شمعی (Candlestick Patterns)
استراتژی‌های معاملاتی (Trading Strategies)
مدیریت ریسک (Risk Management)
تریدینگ الگوریتمی (Algorithmic Trading)
آربیتراژ (Arbitrage)
تحلیل بنیادی (Fundamental Analysis)
پیش‌بینی قیمت (Price Prediction)
داده‌های بازار (Market Data)

پیوندها به مفاهیم مرتبط یادگیری ماشین

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