Arama bütçesi nedir ve nasıl planlanır?

Arama bütçesi — otomatik makine öğrenimi (AutoML) ve hiperparametre optimizasyonu (HPO) görevlerinde optimal hiperparametreler veya modeller arama sürecine tahsis edilen kaynaklar (zaman, hesaplama gücü, iterasyon sayısı) üzerinde bir sınırlamadır.

Arama bütçesinin planlanması şunları içerir:

• Mevcut kaynakların belirlenmesi (zaman, hesaplama gücü).
• Bütçeyi dikkate alarak arama stratejisinin seçilmesi (örneğin, rastgele arama, bayes optimizasyonu, grid arama).
• Maksimum iterasyon veya çalışma süresi belirlenmesi.
• Hiperparametre alanındaki en umut vaat eden bölgelerin önceliklendirilmesi.

Örneğin, eğer 24 saatiniz varsa, algoritmayı bu süre boyunca hiperparametreleri araştıracak şekilde ayarlayabilirsiniz, tüm varyantları denemeye çalışmak yerine, bu imkansız olabilir.

Bu şekilde, arama bütçesi sınırlı kaynakların verimli kullanılmasına ve belirlenen kısıtlamalar çerçevesinde en iyi sonuçların elde edilmesine yardımcı olur.