Тюнинг модели: Тюнинг Tesla в Москве. Фото работ. А1 ТЮНИНГ.

Тюнинг Tesla в Москве. Фото работ. А1 ТЮНИНГ.

Компания A1АВТО оказывает комплексные услуги по тюнингу электромобилей Tesla различных модификаций и годов выпуска. Мы выполняем работы по всем актуальным моделям:

• По седанам Model 3;
• По седанам S-класса ModelS;
• По кроссоверам Model X.

Работы на каждом автомобиле производятся в соответствии с требованиями владельца, а также трендами и технологическими достижениями в области тюнинга. Благодаря этому выполненный нашими специалистами тюнинг Tesla качественно преображает электромобиль, повышает уровень комфортабельности. Подтверждением качества нашей работы служат долгосрочные гарантийные обязательства и многочисленные отзывы клиентов.

Что входит в тюнинг Тесла?

Электромобили «Тесла» дают широкое поле действий для выполнения тюнинга, при этом возможно несколько вариантов преображения или улучшения автомобиля:

• Выполнение точечного или комплексного тюнинга по типовым проектам;
• Тюнинг с применением готовых комплектов.
• Тюнинг по индивидуальному проекту, разработанному и воплощенному специалистами компании A1АВТО.

Тюнинг Tesla состоит из работ и услуг, направленных на решение различных задач: улучшение интерьера и экстерьера автомобиля, повышение комфортабельности, а также создание уникального образа, отличающегося от других автомобилей этой модели. Услуги могут включать в себя:

• Работы по интерьеру – обшивка или замена руля, полная или частичная перетяжка салона и сидений, монтаж декоративных вставок из синтетических и натуральных материалов;
• Работы по повышению комфортабельности и функциональности салона – монтаж дополнительного оборудования, повышение эргономики и т.д.
• Работы с внутренней светотехникой – монтаж дополнительной интерьерной подсветки, реализация «звездного неба» и других решений;
• Работы по кузову и экстерьеру – замена бамперов, порогов, антикрыльев и иных элементов, улучшение шумоизоляции, обработка кузова и оптики с целью защиты от царапин, замена колесных дисков.

Тюнинг Tesla Model X также может включать в себя монтаж перегородки между задним рядом сидений и багажным отделением, установку консоли между задними сиденьями и проведение других работ в салоне.

Как выполняется тюнинг Tesla?

Работы по тюнингу электромобилей Tesla проводится в несколько этапов:
1. Первое обращение владельца автомобиля и обсуждение общих решений тюнинга;
2. Выбор варианта тюнинга;
3. При необходимости – разработка индивидуального проекта, подбор материалов и оборудования;
4. Согласование проекта;
5. После согласования – выполнение всего комплекса работ с последующей приемкой владельцем автомобиля.
Сроки реализации проекта зависят от сложности, необходимости заказа материалов или оборудования, и других факторов, которые оговариваются до начала работ. После выполнения тюнинга Tesla предоставляется вся необходимая документация, в том числе и гарантийная.

Подробнее узнать о тюнинге электромобилей Tesla Вы можете по телефону +7 (495) 256-01-56, или заказав обратный звонок с сайта.

Тюнинг авто в Нижнем Новгороде

Каждый здравомыслящий автовладелец прекрасно понимает, что обеспечение безопасности автомобиля, особенно в условиях большого города — задача первостепенной важности. Предотвратить попытку угона авто и оповестить о ней владельца призвана автосигнализация, надежность которой зависит от ее технического совершенства и устойчивости к взлому (криптостойкости). Производители охранных систем регулярно совершенствуют их, стремясь к соответствию все новым требованиям, предъявляемым к надежности, и на сегодняшний день представляют широчайший выбор самых различных средств защиты автомобиля — от блокираторов руля и педалей, основанных исключительно на механическом воздействии, до сложнейших охранно-противоугонных комплексов, управляемых посредством электроники.

Основными элементами сигнализации являются брелок или пластиковая карта-транспондер, система датчиков, исполняющие устройства (габаритные огни, сирены и т. д.). Брелок или транспондер используются для установки/отмены режима охраны, а также блокировки дверей. Датчики, различающиеся чувствительностью и принципом действия, формируют своеобразную «нервную систему», регистрирующую воздействия на автомобиль. Сигнализация может включать в себя датчики разбития стекла, уровня шума, падения напряжения, колебаний, а также ультразвуковые и датчики контактного типа. Исполняющие устройства призваны, в первую очередь, привлекать внимание и отпугивать злоумышленников. В зависимости от типа охранной системы могут присутствовать и другие элементы (прерыватели, встроенный иммобилайзер и т.д.).

Автосигнализация может быть безбрелочной, с односторонней либо двухсторонней связью. Системы первого типа управляются от штатного устройства центрального замка. Ее преимущество в том, что такая сигнализация дает возможность дополнить штатную систему защиты автомобиля дополнительными функциями. Односторонняя связь подразумевает только передачу команды на установку/снятие сигнализации от брелка к авто. Двусторонняя связь позволяет владельцу получать данные о любых изменениях в состоянии автомобиля, имеющих отношение к обеспечению его безопасности. Несмотря на более высокую стоимость, сигнализация с двусторонней связью пользуется большей популярностью, чем системы с односторонней связью.

Минимальный набор функций простейших систем включает в себя, как правило, такие возможности:

• Срабатывание на удар, разбитие стекла, открывание дверей, багажника, капота;
• Блокировку двигателя.

В зависимости от сложности охранные системы могут иметь широкий спектр дополнительных функций. Так, например, очень удобна автосигнализация с запуском, позволяющая осуществлять запуск двигателя транспортного средства непосредственно с брелка. Также система может иметь программирование функций, возможность аварийной установки/снятия режима охраны, функцию безопасного вождения, турботаймер и т.д.

Компания «Нижегородец» предлагает установку автосигнализации
различных видов и уровней сложности. В ассортименте представлены как простые
охранные системы, так и более сложные, в том числе автосигнализация с запуском,
радиопоисковые системы и т.д. Наши консультанты помогут выбрать оптимальный для
конкретного автомобиля вариант охранной системы с учетом ваших пожеланий и
финансовых возможностей. Кроме того, вам подскажут, какой из вариантов систем
будет более уместным при вашем способе хранения автомобиля. Так, для авто на
специальной стоянке или в гараже целесообразно выбирать сигнализацию с обратной
связью, чтобы вы смогли оперативно получать информацию о возможных действиях
злоумышленников. Системы, оповещающие о попытке угона посредством включения
сирен и световых сигналов, в данном случае будут не особенно актуальны, зато
такой тип сигнализации подойдет, если транспортное средство паркуется
неподалеку от дома автовладельца. В данной ситуации важно будет выбрать такой
уровень чувствительности датчиков, чтобы уменьшить до возможного минимума число
ложных срабатываний. Удобна при парковке автомобиля возле подъезда и
автосигнализация с запуском.

Тюнинг модели логистической регрессии с scikit-learn

Классификаторы являются ключевым компонентом моделей машинного обучения и могут широко применяться в различных дисциплинах и задачах.

При наличии всех доступных пакетов запустить логистическую регрессию в Python так же просто, как выполнить несколько строк кода и получить точность прогнозов на тестовом наборе.

Как можно улучшить такую ​​базовую модель и сравнить результаты?

Чтобы показать некоторые методы, мы запустим некоторые модели сБанк Маркетинговый набор данныхиз хранилища машинного обучения UCI. Этот набор данных представляет кампании прямого маркетинга португальского банка и то, привели ли усилия к банковскому срочному депозиту.

Базовая модель логистической регрессии

После импорта необходимых пакетов для базового EDA и использования пакета missingno создается впечатление, что для этого набора данных имеется большая часть данных.

Чтобы выполнить логистическую регрессию для этих данных, нам нужно будет преобразовать все нечисловые объекты в числовые. Есть два популярных способа сделать это: кодирование меток и одно горячее кодирование.

Для кодирования метки каждому уникальному значению в столбце функции присваивается другой номер. Потенциальной проблемой этого метода может быть предположение, что размеры меток представляют порядковый номер (то есть метка 3 больше, чем метка 1).

Для одного горячего кодирования создается новый столбец объекта для каждого уникального значения в столбце объекта. Значение будет равно 1, если значение присутствует для этого наблюдения, и 0 в противном случае. Однако этот метод может легко привести к взрыву числа функций и привести кпроклятие размерности,

Ниже мы пытаемся приспособить одну модель только с фиктивными переменными, а другую — только с закодированными метками.

Model accuracy is 0.8963340616654528

Model accuracy is 0. 9053168244719592

В то время как точность получаемых моделей вполне сопоставима, кратко рассмотримППКдругая метрика модели указывает на значительное улучшение при использовании кодирования меток.

Все фиктивные переменные против всех закодированных меток.

Кажется, что кодирование меток работает намного лучше по всему спектру различных пороговых значений. Тем не менее, есть несколько особенностей, в которых заказ меток не имеет смысла. Например, дни недели:

{'fri': 1, 'mon': 2, 'thu': 3, 'tue': 4, 'wed': 5}

Более того, функция «работа», в частности, была бы более понятной, если бы она была преобразована в фиктивные переменные, поскольку работа, по-видимому, является важным фактором, определяющим, открывают ли они срочный депозит, а порядковый масштаб не вполне имеет смысла.

Ниже были определены пользовательские заказы для образования, месяца и дня недели, а фиктивные переменные были созданы для рабочих мест.

Model accuracy is 0. 9053168244719592

Полученная модель имеет сравнимую точность, чтобы помечать только закодированные переменные, сохраняя при этом такой же высокий показатель AUC, равный 0,92. Что еще более важно, новое сочетание меток и фиктивных переменных теперь может быть четко объяснено и идентифицировано.

Нормализация и пересчет

Вышеуказанная базовая модель была выполнена на исходных данных без какой-либо нормализации. Здесь мы принимаем MinMaxScaler и ограничиваем диапазон значений от 0 до 1.

Model accuracy is 0.906409322651129

Можно также скептически отнестись к немедленному значению AUC около 0,9. После изучения выборки переменной отклика возникает проблема дисбаланса классов, когда только около 10% клиентов подписались на срочный депозит.

Существует спор о серьезности проблемы дисбаланса классов с разрывом 10:90, поскольку существует множество экспериментов по конверсии, которые могут иметь разрыв до 1:99.

Тем не менее, здесь мы исследуем технику передискретизации, используя SMOTE. В нашем конкретном сценарии мы переопределяем класс меньшинства путем синтетической генерации дополнительных выборок.

Model accuracy is 0.8661082787084243

Хотя данные с передискретизацией немного превзошли AUC, точность падает до 86,6%. Это на самом деле даже ниже, чем у нашей базовой модели.

Модель регрессии случайных лесов

В то время как мы использовали базовую модель логистической регрессии в вышеупомянутых тестовых случаях, другим популярным подходом к классификации является модель случайного леса.

Давайте повторим две вышеупомянутые модели с нормализованными данными и передискретизированными данными с моделью случайного леса.

Normalized Model accuracy is 0.9059237679048313Resampled Model accuracy is 0.9047098810390871

Оба имеют сравнимые оценки точности, но интересно отметить, что точность модели на пересчитанных данных значительно улучшилась с моделью случайного леса, в отличие от базовой модели логистической регрессии.

Хотя оба показателя AUC были несколько ниже, чем у логистических моделей, кажется, что использование модели случайного леса для данных с передискретизацией показало лучшие результаты по совокупности по точности и показателям AUC.

Grid Search

Примечательно, что указанные выше модели были запущены с параметрами по умолчанию, определенными модулями LogisticRegression и RandomForestClassifier. Можем ли мы улучшить модель, настроив гиперпараметры модели?

Чтобы достичь этого, мы определяем «сетку» параметров, которые мы хотим протестировать в модели, и выбираем лучшую модель, используя GridSearchCV.

В приведенном выше поиске по сетке мы используем сетку параметров, которая состоит из двух словарей.

Первый словарь включает в себя все варианты LogisticRegression, которые я хочу запустить в модели, которая включает в себя вариации в отношении типа регуляризации, размера штрафа и типа используемого решателя.

Второй словарь включает в себя все варианты RandomForestClassifier и включает различные диапазоны для числа оценщиков (деревьев) и максимального количества объектов, используемых в модели.

Fitting 5 folds for each of 100 candidates, totalling 500 fits[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend LokyBackend with 4 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  42 tasks      | elapsed:    4.7s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 192 tasks      | elapsed:   43.1s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 442 tasks      | elapsed:  6.4min
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:  8.8min finished

С определенными диапазонами параметров было оценено 100 потенциальных моделей. Поскольку я выбрал 5-кратную перекрестную проверку, в результате было установлено 500 различных моделей. Это заняло около 9 минут.

Вот как выглядит «лучшая» модель по параметрам:

RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
max_depth=None, max_features=6, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100, n_jobs=None,
oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
warm_start=False)

Точность 0,908 и оценка AUC 0,94 — самые высокие показатели, которые мы видели для каждой соответствующей метрики из всех моделей.

Model accuracy is 0.9083515416363195

Повторение такой же подгонки для данных с передискретизацией дало тот же отчет о точности и классификации, но для выполнения потребовалось до 23 минут.

Сравнение базовой модели с «финальной» моделью

Как улучшить показатели классификации по сравнению с нашей базовой моделью?

Отчет о классификации базовой модели:

              precision    recall  f1-score   support
0       0.97      0.92      0.95      7691
1       0.38      0.64      0.47       547
micro avg       0.91      0.91      0.91      8238
macro avg       0.67      0.78      0.71      8238
weighted avg       0.93      0.91      0.92      8238

«Итоговая» модель классификации отчета:

              precision    recall  f1-score   support
0       0.97      0.94      0.95      7537
1       0.48      0.64      0.55       701
micro avg       0.91      0.91      0.91      8238
macro avg       0. 72      0.79      0.75      8238
weighted avg       0.92      0.91      0.92      8238

Похоже, что все модели работали очень хорошо для большинства класса, с точностью, напомним, все показатели выше 0,9.

Новая улучшенная модель, тем не менее, работает намного лучше для класса меньшинства и, возможно, является «более важной» классификацией того, собирается ли клиент подписаться на срочный депозит.

Оценка AUC также была улучшена до 0,94, что говорит о том, что окончательная модель также работает лучше при различных пороговых значениях.

Тюнинг Volkswagen | Авто АЛЕА – официальный сервис Volkswagen в Москве

Опытные менеджеры нашей Компании уделят максимум внимания каждому Клиенту и помогут подобрать, установить на автомобили современное и надежное оборудование от ведущих мировых производителей.

Многолетний профессиональный опыт и высокая квалификация сотрудников Компании «Авто АЛЕА» обеспечивают безукоризненное качество выполнения работ.

На все проводимые работы и устанавливаемое оборудование Компания предоставляет дилерскую гарантию.

Мы предлагаем Клиентам:

Профессиональную установку охранных систем и противоугонных комплексов для защиты автомобиля:

• Электронные системы охраны различных степеней защиты
• Сигнализации с обратной связью
• Спутниковые, GSM и GPS охранные комплексы
• Механические блокираторы на КПП, капот и блокираторы гидравлических или пневматических систем.

Профессиональную установку дополнительных средств комфорта:

• Тонирование стекол пленками Llumar, Johnson, Suntek
• установка электростеклоподъемников
• Подогрев сидений, подогрев зеркал и предпусковые подогреватели Webasto
• Современные системы навигации GPS
• Датчики парковки, камеры заднего вида.

Профессиональную установку аудио и мультимедиа аппаратуры от ведущих производителей в области высококачественного звука и изображения:

• Установка и подключение устройств «Hands Free»
• Замена штатных головных устройств (1DIN, 2DIN)
• Установка теле-видео систем, систем DVD, мониторов
• Установка аудиосистем любой сложности
• Создание и инсталляция мультимедиа систем любой сложности.

Тюнинг кузова:

• Дополнительная оптика и аэродинамические обвесы
• Установка защитных обвесов для внедорожников: защиты бамперов, пороги и различные дуги
• Декоративные накладки и элементы
• Тюнинг салона и его переоборудование
• Перешив салона итальянской, немецкой и английской кожей
• Подбор автомобильных шин и дисков.

Профессиональную защиту Вашего Автомобиля от механических повреждений и коррозии:

• обработка антигравийными составами
• установка брызговиков
• установка защиты картера
• установка пластиковых подкрылков.

Аэрография:

• Создание дизайн-проекта профессиональным дизайнером – неоднократным победителем российских конкурсов аэрографов
• Аэрография любого уровня сложности
• Проведение работ по аэрографии в условиях профессионального малярного цеха, с использованием сушильных камер.
• Дилерская гарантия на лакокрасочное покрытие автомобиля после аэрографии.

Шумоизоляция:

• Частичная или полная шумоизоляция кузова и салона автомобиля с использованием разнообразных современных материалов
• Аудиоподготовка к установке разветвленных аудио-мультимедиа комплексов.

Moscow Modern Cars | Тюнинг Порше Кайен, Porsche Cayenne

Тюнинг RPM для моделей TRAXXAS

В карьере каждого, решившего серьёзно углубиться в освоение RC хобби, настаёт период понимания своих потребностей и желания внести доработки в заводскую комплектацию хорошо освоенной модели. Если речь идёт о пользователе продукции TRAXXAS – то примерно в это время в его поле зрения появляется американский бренд RPM. Всё чаще моделист видит фотографии разнообразных тюнинговых деталей в упаковке со знаменитым лаконичным синим логотипом.

Почти на любом крупном RC форуме, имеющем раздел об автомоделях, существуют ветки о тюнинге RPM, товары сравниваются с аналогами других производителей, приводятся информация о преимуществах тюнингованных моделей перед комплектацией «из коробки», подробно обсуждаются аспекты применения конкретных деталей. Автор статьи убеждён, что для человека, выделяющего для себя RC хобби как главное, посещение таких сайтов очень полезно, причём сила именно в знании и трезвом анализе разных мнений, иногда противоположных.

Прежде, чем Вы приступите к сбору информации, предлагаем прочитать эту небольшую статью – её темы ещё не освещались в русском сегменте интернета. Речь пойдёт об истории бренда RPM, а также об основных категориях товаров производителя.

История бренда RPM насчитывает более 40 лет

Компания RPM была основана в 1974 году и специализировалась на изготовлении пластиковых деталей по технологии литья высокого давления. Производитель выпускал продукцию промышленного назначения, в том числе для медицинской индустрии, где точность изготовления имеет решающее значение. Так продолжалось до середины 80-х годов, когда в США началась волна популярности RC хобби. RPM переключается на создание продукции для моделизма, удерживая высокую планку качества, заданную при работе по предыдущему направлению.

Деятельность RPM R/C Products в наши дни

Компания RPM специализируется на производстве элементов тюнинга для автомоделей ведущих мировых брендов, таких как TRAXXAS, HPI, Team Associated и Duranga. Благодаря тому, что производитель учитывает более чем 60-летний опыт изготовления литых пластиковых деталей на североамериканском континенте, высокое качество выпускаемых товаров заметно невооружённым глазом. RPM R/C Products гордится тем, что имеет собственный завод в Калифорнии (США), расположенный на одной территории с офисным комплексом, в том числе – с отделом исследований и перспективных разработок.

Кому нужен тюнинг RPM и какие он даёт преимущества?

Модели TRAXXAS достаточно надёжны и прочны для штатной эксплуатации, однако со временем пилот обретает достаточно уверенности для того, чтобы проверить плоды работы американских инженеров на прочность. Запредельные нагрузки – серьёзный вызов даже для таких королей бездорожья, как грозные X-MAXX и E-Revo 2. 0. На этом этапе пользователь обнаруживает детали и узлы модели, которые чаще других нуждаются в замене. В этом нет ничего плохого или страшного – хобби должно приносить максимум удовольствия и ярких эмоций, и хороших тюнинг поможет получить их в полной мере!

Главные достоинства деталей RPM R/C Products – это высочайшая точность изготовления и особый пластик. Производитель заявляет о том, что элементы, изготовленные из этого материала, не сломаются и в подтверждение своих слов берёт на себя беспрецедентные гарантийные обязательства, информация о которых размещена на официальном сайте компании. Не об этом ли мечтает моделист, всерьёз погрузившийся в мир экстрима?

Категории продукции RPM

Рычаги подвески и аксессуары;Компания RPM R/C Products выпускает тюнинговые детали, разделённые на несколько больших категорий:

• Ступицы и поворотные кулаки;
• Декоративные аксессуары для кузова;
• Бамперы;
• Детали шасси;
• Аксессуары для ДВС;
• Аксессуары для амортизаторов;
• Стойки крепления амортизаторов;
• Аксессуары для подвески;
• Инструменты;
• Элементы трансмиссии и аксессуары для трансмиссии;
• Элементы защиты пропеллеров и усиленные стойки шасси для квадрокоптеров;
• Колёса и колёсные шестигранники.

Если у Вас возникли вопросы о тюнинге RPM, Вы хотите получить консультацию компетентного специалиста или помощь в доработке модели – обращайтесь в нашу компанию. Нашим сотрудникам всегда интересны Ваши идеи тюнинга моделей, мы способны как воплотить их в жизнь, так и помочь Вам сделать это самостоятельно.

Следите за обновлениями категории «Тюнинг RPM» и новостями на нашем сайте – мы тесно сотрудничаем с производителем, ассортимент товаров будет регулярно пополняться!

Тюнинг. Обзор за март 2020

Posaidon

Mercedes-AMG GT R

Компания Posaidon расположилась в небольшом немецком городе Мюльхайм-Керлих, специалисты фирмы предпочитают заниматься тюнингом автомобилей Mercedes-Benz. Вот только обычные модели в ателье не жалуют – им AMG-модификации подавай! В этот раз инженеры взялись за доводку самого главного «спортсмена» с трехлучевой звездой на эмблеме – купе AMG GT R.

Собственно, этот спорткар изначально подготовлен для езды по гоночному треку, хотя и имеет допуск на дороги общего пользования. Его 4-литровый 8-цилиндровый турбомотор развивает 585 л.с. и 700 Нм, что обеспечивает разгон до 100 км/ч за 3,6 с и позволяет развивать максимальную скорость 318 км/ч. Достигнутые показатели удовлетворят подавляю­щее большинство покупателей AMG GT R, но всегда найдутся те, кому хочется «погорячее». Именно для таких сорвиголов мастера ателье довели мощность силового агрегата до 880 л.с., а максимальный крутящий момент – до 1000 Нм. Причем последний в реальности может быть и 1200 Нм, но столько просто не выдержит роботизированная коробка передач.

Добиться столь впечатляющего роста мощности удалось с помощью более производительных турбокомпрессоров, кованых поршней, спортивных воздушных фильтров, модифицированных турбонасосов, прямоточной выхлопной системы, перепрограммированных «мозгов» двигателя и многого другого, включая даже более эффективные свечи зажигания. С такими данными спорткупе стало разгоняться до «сотни» за 2,9 с, а его максимальная скорость выросла до 360 км/ч. Причем представители Posaidon обещают таким образом доработать любую модель AMG GT, а не только самую мощную версию с приставкой R в названии.

Brabus

Mercedes-Benz G-Class

В немецком городе Боттроп располагается главный офис компании Brabus, которая, пожалуй, является самым известным доводчиком продукции Mercedes-Benz. Ранее ателье не раз попадало в Книгу рекордов Гиннесса как производитель самых быстрых моделей в своих классах, однако теперь о рекордах в Brabus не помышляют, хотя ее разработки от этого не становятся менее интересными. Например, этот Mercedes-Benz G-Class создан не для скоростных «прохватов» по автобанам, зато он приумножил свои внедорожные способности с помощью комплекса преобразований под названием Adventure.

Для лучшей проходимости G-Class получил новые удлиненные пружины, увеличившие дорожный просвет на 40 мм. Дальнейшие изменения включают в себя новый дефлектор над лобовым стеклом с четырьмя прожекторами, большой багажник во всю крышу, а также лебедку, установленную в видоизмененном перед­нем бампере. На капоте появилась накладка с вентиляционными отверстиями. Кормовая часть обзавелась лестницей и углепластиковой крышкой запасного колеса. По правому же борту на крыше закрепили… лопату. В новых колес­ных арках, расширивших кузов на 100 мм, разместились 20-дюймовые колеса с внедорожной резиной размерностью 285/55.

Для доработки силового агрегата использована модификация 350 d с 3-литровым турбодизелем, развивающим 286 л.с. и 600 Нм. Стараниями инженеров Brabus мощность двигателя доведена до 330 л.с., а максимальный крутящий момент вырос до 660 Нм. Благодаря этому разгон до «сотни» уменьшился с 7,4 до 7,2 с, а «максималка» увеличилась со 199 до 202 км/ч. Прибавка вроде бы небольшая, но не надо забывать, что из-за новых внедорожных наворотов автомобиль стал больше весить по сравнению со стандартной заводской моделью.

Novitec

Ferrari 488 Pista

Ателье Novitec базируется в германском городе Штеттен, а его основатель Вольфганг Хаге­дорн – стопроцентный немец. Вот только тюнингует он в основном итальянские модели, такие как Ferrari, Lamborghini и Maserati. Просто потому, что он без ума от суперкаров. Вот и в этот раз объектом своего вмешательства Вольфганг выбрал автомобиль с Апеннинского полуострова – Ferrari 488 Pista.

Надо сказать, что версия Pista и так является самой мощной и быстрой Ferrari с двигателем V8. Этот турбированный силовой агрегат объемом 3,9 л развивает 720 л.с. и 770 Нм, что позволяет суперкару набирать первую «сотню» за 2,85 с и развивать максимальную скорость 340 км/ч. Однако в Novitec смогли найти, что еще доработать в моторе, и увеличили его мощность до 800 л.с., а крутящий момент до 898 Нм. Результатом апгрейда стало улучшение разгона до заветной «сотни» до 2,7 с. Максимальная скорость выросла при этом до 345 км/ч.

Но самое интересное состоит в том, что внешность суперкара практически не изменилась. А ведь Novitec славится своими аэродинамическими обвесами, значительно меняющими облик автомобиля. Так, новый передний спойлер визуально практически неотличим от заводского. Сложно заметить и измененные пороги. Единственный новый элемент в задней части – маленький козырек-спойлер. При этом в ателье заявляют, что все навесные детали прошли продувку в аэродинамической трубе.

Улучшает сопротивление воздуха и фирменный модуль управления гидравлической передней подвеской, приближающий переднюю часть машины к дороге на 35 мм (главное, не забыть поднять «морду» при подъезде к «лежачим полицейским», а то можно без переднего бампера остаться). И, конечно, колеса здесь тоже новые, размерностью 21 дюйм на передней оси и 22 – на задней.

Novitec

McLaren 720S Spider

Несмотря на то что основатель ателье Novitec Вольфганг Хагедорн питает слабость к итальянским суперкарам, иногда он обращает внимание и на другие бренды. Важно, чтобы автомобиль был быстрым, а дальше он разберется, что с ним можно сделать. Так, в последнее время из ворот ателье все чаще стали выезжать английские спорткары McLaren. Среди последних моделей этой марки, подвергшихся доводке в Novitec, 720S Spyder.

Уже в стандартном заводском виде этот автомобиль является одним из самых быстрых в мире транспортных средств с открытым верхом. Отдача его 4-литровой турбированной «восьмерки» составляет 720 л.с. и 770 Нм, благодаря чему родстер разгоняется до 100 км/ч за 2,9 с, до 200 км/ч – за 7,9 с и достигает 341 км/ч. Но мотористы ателье этими показателями не удовлетворились и довели мощность двигателя до 805 л.с. Крутящий момент вырос до 878 Нм. Благодаря такому тюнингу спайдер набирает «сотню» за 2,7 с, а 200 км/ч – за 7,6. Да и «максималка» выросла до 346 км/ч.

Но, пожалуй, обновленная внешность автомобиля впечатляет даже больше мощностных характеристик. Для новых элементов кузова в Novitec использовали кованый углерод, имеющий уникальный рисунок, чем-то напоминающий мраморные волокна. Из него выполнены компоненты переднего бампера, облицовка фар, вентиляционные отверстия в капоте, корпуса зеркал, видоизмененные пороги с воздухозаборниками, облицовка заднего бампера с гоночным диффузором и множество других деталей. Не обошлось и без разноразмерных колес – 20-дюймовых спереди и 21-дюймовых сзади. Дорожный просвет уменьшен на 30 мм. В отделке салона также использовано оформление «кованое углеволокно».

Автор

Издание

Автопанорама №3 2020

Настройка моделей машинного обучения — RiskSpan

В этом конкретном примере выборка всего 60 точек из нашего пространства гиперпараметров дает более 94% вероятности выбора значения гиперпараметра в пределах желаемого интервала вблизи максимального значения. Другими словами, в сценарии с желаемым интервалом 5% вокруг истинного максимума выборка всего 60 точек даст достаточное сочетание гиперпараметров в 95% случаев.

Использование метода случайного поиска дает два основных преимущества.Во-первых, бюджет можно выбрать независимо от количества параметров и возможных значений. В зависимости от того, сколько времени и вычислительных ресурсов у вас есть, случайный поиск позволяет выбрать размер выборки, который соответствует бюджету, но при этом позволяет получить репрезентативную выборку из пространства гиперпараметров. Второе преимущество заключается в том, что добавление параметров, не влияющих на производительность, не снижает эффективность.

Байесовская оптимизация

Идея байесовской оптимизации фундаментально отличается от сеточного и случайного поиска.Этот процесс создает вероятностную модель для данной функции и анализирует эту модель, чтобы принять решение о том, где в следующий раз оценить функцию. В рамках байесовской оптимизации есть два основных компонента.

• Предыдущая функция, которая фиксирует поведение неизвестной целевой функции и модель наблюдения, которая описывает механизм генерации данных.
• Функция потерь или функция получения, которая описывает, насколько оптимальна последовательность запросов, обычно принимающая форму сожаления.

Наиболее распространенным выбором априорной функции в байесовской оптимизации является априорный гауссов процесс (GP). Это особый вид статистической модели, в которой наблюдения происходят в непрерывной области. В гауссовском процессе каждая точка в заданном непрерывном входном пространстве связана с нормально распределенной случайной величиной. Кроме того, каждая конечная линейная комбинация этих случайных величин имеет многомерное нормальное распределение.

Есть несколько вариантов выбора функции сбора данных.Выбор функции сбора данных требует выбора компромисса между исследованием всего поискового пространства и использованием текущих многообещающих областей.

Вероятность улучшения

Один из подходов заключается в выборе функции приобретения, основанной на улучшении, которая отдает предпочтение точкам, которые могут улучшить существующую цель. Эта стратегия включает в себя максимизацию вероятности улучшения (PI) по сравнению с лучшим текущим значением. При использовании апостериорного распределения Гаусса это можно вычислить следующим образом:

Настройка модели

| DataRobot вики по искусственному интеллекту

Что такое настройка модели?

Настройка обычно представляет собой процесс проб и ошибок, с помощью которого вы изменяете некоторые гиперпараметры (например, количество деревьев в древовидном алгоритме или значение альфа в линейном алгоритме), снова запускаете алгоритм для данных, затем сравните его производительность с вашим набором проверки, чтобы определить, какой набор гиперпараметров дает наиболее точную модель.

Все алгоритмы машинного обучения имеют набор гиперпараметров «по умолчанию», который Machine Learning Mastery определяет как «конфигурацию, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить на основе данных». Различные алгоритмы состоят из разных гиперпараметров. Например, модели регуляризованной регрессии имеют штрафные коэффициенты, деревья решений имеют заданное количество ветвей, а нейронные сети имеют заданное количество слоев. При построении моделей аналитики и специалисты по данным выбирают конфигурацию этих гиперпараметров по умолчанию после запуска модели на нескольких наборах данных.

Хотя общий набор гиперпараметров для каждого алгоритма обеспечивает отправную точку для анализа и обычно приводит к созданию хорошо работающей модели, он может не иметь оптимальных конфигураций для вашего конкретного набора данных и бизнес-задачи. Чтобы найти лучшие гиперпараметры для ваших данных, вам необходимо их настроить.

Почему важна настройка модели?

Настройка моделей позволяет настраивать модели таким образом, чтобы они давали наиболее точные результаты и давали вам очень ценную информацию о ваших данных, позволяя принимать наиболее эффективные бизнес-решения.

Настройка модели + DataRobot

DataRobot имеет несколько функций, которые помогают настроить вашу модель, не требуя обширной ручной настройки и кодирования. После выбора целевой переменной DataRobot запускает соревнование алгоритмов в наборе данных в виде скобок и выполняет поиск по диапазону значений для каждого гиперпараметра. Когда алгоритм завершит работу, вы можете выбрать модель и визуализировать результаты поиска по сетке в разделе Advanced Tuning. Если вы хотите попробовать другой набор гиперпараметров, чтобы увидеть, можете ли вы повысить начальный уровень точности, вы можете изменить значение и немедленно запустить новую модель.Результаты прогонов модели появятся в таблице лидеров DataRobot, и вы сможете сравнить производительность каждой модели с исходной моделью.

Однако платформа DataRobot не требует от вас ручной настройки модели. Он автоматически запускает десятки моделей с предустановленными гиперпараметрами, которые наши специалисты по данным тщательно протестировали, чтобы убедиться, что они дают высокоточные модели, поэтому вы можете сосредоточиться на выборе той, которая наиболее точна для ваших данных. DataRobot также упрощает настройку ваших моделей вручную.

Как настроить модели машинного обучения для повышения точности прогнозов? | Фархад Малик | FinTechExplained

Повысьте точность за счет настройки ваших моделей

Точная настройка прогнозной модели машинного обучения — важный шаг к повышению точности прогнозируемых результатов. В недавнем прошлом я написал ряд статей, в которых объясняется, как работает машинное обучение, и как расширить и разложить набор функций для повышения точности ваших моделей машинного обучения.

В этой статье подробно описаны:

1. Получение оценок производительности модели с использованием показателей оценки
2. Поиск и диагностика общих проблем алгоритмов машинного обучения
3. Параметры точной настройки моделей машинного обучения

Пожалуйста, прочтите FinTechExplained d Заявитель .

Иногда нам нужно изучить, как параметры модели могут повысить точность прогнозирования нашей модели машинного обучения.

Тонкая настройка модели машинного обучения — это черное искусство. Это может оказаться довольно сложной задачей. В этой статье я расскажу о ряде методологий, которым мы можем следовать, чтобы получить точные результаты в более короткие сроки.

Мне часто задают вопрос о методах, которые можно использовать для настройки моделей прогнозирования, когда характеристики стабильны, а набор функций разложен. Как только все будет испробовано, мы должны настроить наши модели машинного обучения.

Настройка модели машинного обучения похожа на вращение телевизионных переключателей и ручек, пока вы не получите более четкий сигнал

На этой диаграмме показано, как параметры могут зависеть друг от друга.

• X Train — обучающие данные независимых переменных, также известные как функции
• X Test — тестовые данные независимых переменных
• Y Train — обучающие данные зависимой переменной
• Y Test — тестовые данные зависимой переменной

Например, если вы прогнозируете объем водопада на основе температуры и влажности, тогда объем воды представлен как Y (зависимая переменная), а температура и влажность — как X (независимые переменные или характеристики). Данные обучения X затем называются X Train, которые вы можете использовать для обучения своей модели.

Гиперпараметры — это параметры моделей, которые можно вводить в качестве аргументов моделей.

Прежде чем приступить к тонкой настройке модели прогнозирования, важно вкратце понять, что такое машинное обучение.

Если вы новичок в машинном обучении, ознакомьтесь с этой статьей:

Часто бывает проще улучшить данные, которые мы вводим в модели, чем точно настраивать параметры модели.Если вы хотите повысить точность своей модели прогнозирования, сначала добавьте данные в набор функций.

Если вы введете данные низкого качества, модель даст плохие результаты.

Пожалуйста, ознакомьтесь с этой статьей, в которой освещаются общие методы, которые мы можем использовать для расширения функций:

Если вы не уверены, является ли ваша модель наиболее подходящей моделью для решения проблемы, прочтите эту статью. В нем рассматриваются наиболее распространенные алгоритмы модели машинного обучения:

Самым важным предварительным условием является выбор метрики, которую вы собираетесь использовать для оценки точности модели прогнозирования.

Это может быть квадрат R, скорректированный квадрат R, матрица путаницы, F1, отзыв, дисперсия и т. Д.

Прочтите эту статью, чтобы понять наиболее важные математические меры, которые должен знать каждый специалист по данным. Эти меры объясняются в простой для понимания форме:

 из sklearn.metrics содержит большое количество показателей оценки 

После того, как вы подготовили свой обучающий набор, расширили его функции, масштабировали данные, разложили наборы функций, решили на метрике скоринга и обучил вашу модель на обучающих данных, тогда вам следует проверить точность модели на невидимых данных.Невидимые данные известны как «тестовые данные».

Вы можете использовать перекрестную проверку, чтобы оценить, как ваша модель работает с невидимыми данными. Это известно как ошибка обобщения вашей модели.

Перекрестная проверка

Существует две распространенных методологии перекрестной проверки

Перекрестная проверка удержания

Тренировать модель и оценивать ее точность на одном и том же наборе данных — не лучшая практика машинного обучения. Это намного лучший метод для тестирования вашей модели с различными значениями параметров модели на невидимом тестовом наборе.

Рекомендуется разделить набор данных на три части:

1. Учебный набор
2. Набор для валидации
3. Тестовый набор

Обучите модель на обучающем наборе (60% данных), затем выполните выбор модели (параметры настройки) на проверочном наборе (20% данных), и как только вы будете готовы, протестируйте свою модель на тестовом наборе (20% данных).

Создайте пропорции наборов данных для обучения, проверки и тестирования в соответствии с потребностями вашей модели машинного обучения и доступностью данных.

Перекрестная проверка KFold

Перекрестная проверка KFold является более совершенным механизмом, чем перекрестная проверка удержания. Это работает так, что данные делятся на k складок (частей). k-1 складок используется для обучения модели, а последняя складка используется для тестирования модели.

Затем этот механизм повторяется k раз. Кроме того, каждый раз для оценки и оценки производительности можно использовать ряд показателей производительности. Затем сообщается среднее значение показателей производительности.Пропорции классов сохраняются в StratifiedKFold.

Выберите от 8 до 12 k складок

 из sklearn.cross_validation import cross_val_score scores = cross_val_score (Estimator = pipe_lr, X = X_train, y = Y_train, cv = 12, n_jobs =) mean_scores = scores.mean () 
 Параметр n_jobs контролирует количество процессоров, используемых для выполнения перекрестной проверки. 
 
 После того, как будут установлены точные оценки прогнозирования, выясните все параметры, которые требуются вашей модели.Затем вы можете использовать кривые проверки, чтобы изучить, как их значения могут повысить точность моделей прогнозирования. 
 
  Прежде чем настраивать параметры, нам необходимо диагностировать и определить, не соответствует ли модель недостаточной или переобученной.   
 
 Модели с большим количеством параметров имеют тенденцию к переобучению. Мы можем использовать кривые валидации, чтобы решить проблему переобучения или недообучения в машинном обучении. 
 
 
 Параметры также известны как гиперпараметры. 
 
 Фотография Dominik Scythe на Unsplash 
 Кривая проверки используется для передачи диапазона значений параметров модели.Он изменяет значения параметров модели по одному, а затем значения точности могут быть нанесены на график в зависимости от значения параметра модели для оценки точности модели. 
 
 Например, если ваша модель принимает параметр с именем «количество деревьев», вы можете протестировать свою модель, передав 10 различных значений параметра. Вы можете использовать кривую проверки, чтобы сообщить о точности каждого значения параметра, чтобы оценить точность. Наконец, возьмите оценку, которая дает наивысшую точность и дает требуемые результаты в приемлемые сроки.
 
 Sci-kit learn предлагает модуль кривой проверки: 
 
 из sklearn. learning_curve import validation_curve 
 number_of_trees = [1,2,3,4,5,6,7,99,1000] 
 train_scores, test_scores = validation_curve (Estimator = ,… X = X_train, y = Y_train, param_range = number_of_trees,…) 
 После того, как мы получили оптимальные значения отдельных параметров модели, мы можем использовать поиск по сетке для получения комбинации значений гиперпараметров модели, которые могут дать нам высочайшая точность.
 Grid Search оценивает все возможные комбинации значений параметров.
 Grid Search является исчерпывающим и использует грубую силу для оценки наиболее точных значений. Следовательно, это задача с большим объемом вычислений.
 Используйте GridSearchCV из sci-kit, научитесь выполнять поиск по сетке
 из sklearn.grid_search import GridSearchCV 
 Главное здесь - всегда улучшать обучающий набор, как только становится доступным больше данных.
 Всегда проверяйте свою модель прогнозирования на более обширных тестовых данных, которые модель не видела раньше.
 Всегда проверяйте, что для работы выбраны правильные значения модели и параметров.
 Важно предоставлять больше данных, как только они становятся доступными, и постоянно проверять точность модели, чтобы производительность и точность могли быть дополнительно оптимизированы.
 В этой статье были обнаружены подробности того, как мы можем:
 Получать оценки производительности модели с помощью показателей оценки
 Находить и диагностировать общие проблемы алгоритмов машинного обучения
 Точная настройка параметров моделей машинного обучения для дальнейшего повышения точности
 Надеюсь, это поможет.
 Настройка гиперпараметров для моделей машинного обучения. 
 При создании модели машинного обучения вам будут предложены варианты дизайна для определения архитектуры модели. Часто мы не сразу знаем, какой должна быть оптимальная архитектура модели для данной модели, и поэтому мы хотели бы иметь возможность исследовать ряд возможностей. В рамках настоящего машинного обучения мы в идеале попросим машину выполнить это исследование и автоматически выбрать оптимальную архитектуру модели.Параметры, которые определяют архитектуру модели, называются гиперпараметрами  , и поэтому этот процесс поиска идеальной архитектуры модели называется настройкой гиперпараметров  .
 Эти гиперпараметры могут отвечать на такие вопросы проектирования модели, как:
 Какую степень полиномиальных функций мне следует использовать для моей линейной модели?
 Какой должна быть максимальная глубина, разрешенная для моего дерева решений?
 Каким должно быть минимальное количество выборок, необходимых для конечного узла в моем дереве решений?
 Сколько деревьев я должен включить в случайный лес?
 Сколько нейронов должно быть в слое нейронной сети?
 Сколько слоев мне нужно в нейронной сети?
 Какую скорость обучения установить для градиентного спуска?
 Я хочу быть абсолютно ясным, гиперпараметры   не являются параметрами модели   и не могут быть обучены напрямую из данных.  Параметры модели  изучаются во время обучения, когда мы оптимизируем функцию потерь с помощью чего-то вроде градиентного спуска. Процесс изучения значений параметров в целом показан ниже.
 В то время как параметры модели определяют, как преобразовать входные данные в желаемый результат, гиперпараметры определяют, как на самом деле структурирована наша модель. К сожалению, невозможно рассчитать, «каким образом мне следует обновить гиперпараметр, чтобы уменьшить потери?» (т. е. градиенты), чтобы найти оптимальную архитектуру модели; поэтому мы обычно прибегаем к экспериментам, чтобы выяснить, что работает лучше всего.
 В целом этот процесс включает:
 Определить модель
 Определите диапазон возможных значений для всех гиперпараметров
 Определите метод выборки значений гиперпараметров
 Определите оценочные критерии для оценки модели
 Определите метод перекрестной проверки
 В частности, различные методы настройки гиперпараметров, которые я буду обсуждать в этом посте, предлагают различные подходы к шагу 3.
 Проверка модели 
 Прежде чем мы обсудим эти различные методы настройки, я хотел бы быстро вернуться к цели разделения наших данных на данные обучения, проверки и тестирования.Конечная цель любой модели машинного обучения - учиться на примерах таким образом, чтобы модель была способна обобщить обучение на новые экземпляры, которые она еще не видела. На самом базовом уровне вы должны тренироваться на подмножестве вашего общего набора данных, держа оставшиеся данные для оценки, чтобы измерить способность модели к обобщению - другими словами, «насколько хорошо моя модель будет работать с данными, которых у нее нет. непосредственно узнали во время обучения? "
 Когда вы начинаете изучать различные архитектуры моделей (т.е.различные значения гиперпараметров), вам также нужен способ оценки способности каждой модели обобщать невидимые данные. Однако, если вы используете данные тестирования для этой оценки, вы в конечном итоге «подгоните» архитектуру модели к данным тестирования - потеряете возможность достоверно оценить, как модель работает с невидимыми данными. Иногда это называют «утечкой данных».
 Чтобы смягчить это, мы разделим общий набор данных на три подмножества: данные обучения, данные проверки и данные тестирования.Внедрение набора данных проверки позволяет нам оценивать модель на данных, отличных от данных, на которых она была обучена, и выбирать лучшую архитектуру модели, сохраняя при этом подмножество данных для окончательной оценки в конце разработки нашей модели.
 Вы также можете использовать более продвинутые методы, такие как перекрестная проверка в K-кратном порядке, чтобы по существу объединить данные обучения и проверки как для изучения параметров модели, так и для оценки модели без утечки данных.
 Методы настройки гиперпараметров 
 Напомним, я ранее упоминал, что методы настройки гиперпараметров относятся к тому, как мы выбираем возможные кандидаты архитектуры модели из пространства возможных значений гиперпараметров. Это часто называют "поиском" оптимальных значений в пространстве гиперпараметров. В следующей визуализации измерения $ x $ и $ y $ представляют два гиперпараметра, а измерение $ z $ представляет оценку модели (определяемую некоторой метрикой оценки) для архитектуры, определяемой $ x $ и $ y $.
  Примечание. Не обращайте внимания на значения осей, я позаимствовал это изображение, как отмечалось, и значения осей не соответствуют логическим значениям гиперпараметров. 
  Фото SigOpt 
 Если бы у нас был доступ к такому графику, выбор идеальной комбинации гиперпараметров был бы тривиальным. Однако вычисление такого графика с визуализированной выше степенью детализации было бы чрезмерно дорогостоящим. Таким образом, нам остаётся слепо исследовать пространство гиперпараметров в надежде найти значения гиперпараметров, которые приводят к максимальному баллу.
 Для каждого метода я расскажу, как искать оптимальную структуру случайного классификатора леса. Случайные леса представляют собой ансамблевую модель, состоящую из набора деревьев решений; При построении такой модели необходимо учитывать два важных гиперпараметра:
 Сколько оценок (т. Е. Деревьев решений) мне следует использовать?
 Какой должна быть максимально допустимая глубина для каждого дерева решений?
 Поиск по сетке 
 Поиск по сетке, пожалуй, самый простой метод настройки гиперпараметров.С помощью этого метода мы просто строим модель для каждой возможной комбинации всех предоставленных значений гиперпараметров, оцениваем каждую модель и выбираем архитектуру, которая дает наилучшие результаты.
 Например, мы могли бы определить список значений, которые нужно попробовать, для  n_estimators  и  max_depth , и поиск по сетке построит модель для каждой возможной комбинации.
 Выполнение поиска по сетке в заданном пространстве гиперпараметров
  n_estimators = [10, 50, 100, 200]
max_depth = [3, 10, 20, 40]
  
 даст следующие модели.
  RandomForestClassifier (n_estimators = 10, max_depth = 3)
RandomForestClassifier (n_estimators = 10, max_depth = 10)
RandomForestClassifier (n_estimators = 10, max_depth = 20)
RandomForestClassifier (n_estimators = 10, max_depth = 40)

RandomForestClassifier (n_estimators = 50, max_depth = 3)
RandomForestClassifier (n_estimators = 50, max_depth = 10)
RandomForestClassifier (n_estimators = 50, max_depth = 20)
RandomForestClassifier (n_estimators = 50, max_depth = 40)

RandomForestClassifier (n_estimators = 100, max_depth = 3)
RandomForestClassifier (n_estimators = 100, max_depth = 10)
RandomForestClassifier (n_estimators = 100, max_depth = 20)
RandomForestClassifier (n_estimators = 100, max_depth = 40)

RandomForestClassifier (n_estimators = 200, max_depth = 3)
RandomForestClassifier (n_estimators = 200, max_depth = 10)
RandomForestClassifier (n_estimators = 200, max_depth = 20)
RandomForestClassifier (n_estimators = 200, max_depth = 40)
  
 Каждая модель будет соответствовать обучающим данным и оцениваться на основе данных проверки. Как вы можете видеть, это исчерпывающая     выборка пространства гиперпараметров, которая может быть весьма неэффективной.
  Фото SigOpt 
 Случайный поиск 
 Случайный поиск отличается от поиска по сетке тем, что мы больше предоставляем дискретный набор значений для изучения для каждого гиперпараметра; скорее, мы обеспечиваем статистическое распределение для каждого гиперпараметра, из которого можно произвольно выбирать значения.
 Мы определим распределение выборки для каждого гиперпараметра.
  из scipy.stats импортировать экспоненту как sp_expon
из scipy.stats импортировать randint как sp_randint

n_estimators = sp_expon (масштаб = 100)
max_depth = sp_randint (1, 40)
  
 Мы также можем определить, сколько итераций мы хотели бы построить при поиске оптимальной модели. Для каждой итерации значения гиперпараметров модели будут устанавливаться путем выборки указанных выше распределений. Вышеуказанные дистрибутивы  scipy  могут быть выбраны с помощью функции  rvs ()  - не стесняйтесь исследовать это на Python!
 Одним из основных теоретических аргументов в пользу использования случайного поиска вместо поиска по сетке является тот факт, что в большинстве случаев гиперпараметры не являются одинаково важными для  и .
 Гауссовский анализ процесса функции от гиперпараметров до производительности набора проверки показывает, что  для большинства наборов данных действительно имеют значение только некоторые из гиперпараметров, но что разные гиперпараметры важны для разных наборов данных . Это явление делает поиск по сетке плохим выбором для настройки алгоритмов для новых наборов данных. - Бергстра, 2012
 В следующем примере мы ищем в пространстве гиперпараметров, где один гиперпараметр имеет значительно большее влияние на оптимизацию оценки модели - распределения, показанные на каждой оси, представляют оценку модели. В каждом случае мы оцениваем девять различных моделей. Стратегия поиска по сетке явно упускает из виду оптимальную модель и тратит лишнее время на изучение неважного параметра. Во время этого поиска по сетке мы изолировали каждый гиперпараметр и искали наилучшее возможное значение, сохраняя при этом все остальные гиперпараметры постоянными. В случаях, когда изучаемый гиперпараметр мало влияет на итоговую оценку модели, это приводит к потере усилий. И наоборот, случайный поиск значительно повысил исследовательскую мощность и может сосредоточиться на поиске оптимального значения важного гиперпараметра.
  Фото Bergstra, 2012 
 Как видите, этот метод поиска лучше всего работает в предположении, что не все гиперпараметры одинаково важны. Хотя это не всегда так, предположение справедливо для большинства наборов данных.
  Фото SigOpt 
 Байесовская оптимизация 
 В двух предыдущих методах проводились отдельные эксперименты, строились модели с различными значениями гиперпараметров и записывались характеристики каждой модели. Поскольку каждый эксперимент проводился изолированно, этот процесс очень легко распараллелить. Однако, поскольку каждый эксперимент проводился изолированно, мы не можем использовать информацию из одного эксперимента для улучшения следующего. Байесовская оптимизация относится к классу  алгоритмов последовательной оптимизации на основе модели  (SMBO), которые позволяют использовать результаты нашей предыдущей итерации для улучшения нашего метода выборки в следующем эксперименте.
 Сначала мы определим модель, построенную с гиперпараметрами $ \ lambda $, которая после обучения получает оценку $ v $ согласно некоторой метрике оценки.Затем мы используем ранее оцененные значения гиперпараметров для вычисления апостериорного ожидания пространства гиперпараметров. Затем мы можем выбрать оптимальные значения гиперпараметров в соответствии с этим апостериорным ожиданием в качестве нашего следующего кандидата в модель. Мы итеративно повторяем этот процесс до достижения оптимума.
 Мы будем использовать гауссовский процесс для моделирования нашей априорной вероятности оценок модели в пространстве гиперпараметров. Эта модель по существу будет служить для использования значений гиперпараметров $ \ lambda_ {1 ,...i} $ и соответствующие оценки $ v_ {1, ... i} $, которые мы наблюдали до сих пор, для аппроксимации непрерывной функции оценки по пространству гиперпараметров. Эта аппроксимированная функция также включает степень достоверности нашей оценки, которую мы можем использовать для определения возможных значений гиперпараметров, которые дадут наибольшее ожидаемое улучшение по сравнению с текущим показателем. Формулировка ожидаемого улучшения известна как наша функция приобретения, которая представляет собой апостериорное распределение нашей функции оценки по пространству гиперпараметров.
  Фото SigOpt 
  Примечание: эти визуализации были предоставлены SigOpt, компанией, которая предлагает продукт для байесовской оптимизации. Неудивительно, что визуализированное пространство гиперпараметров таково, что лучше всего работает байесовская оптимизация. 
 Дополнительная литература 
 Библиотеки оптимизации гиперпараметров (бесплатные и с открытым исходным кодом):
 Оптимизационные библиотеки гиперпараметров (всеми любимая коммерческая библиотека):
 Примеры реализации:
 Демистификация обучения и настройки моделей | Автор Стейси Ронаган 
 Различные алгоритмы машинного обучения ищут разные тенденции и закономерности. Следовательно, один алгоритм не является лучшим для всех наборов данных или для всех сценариев использования. Чтобы найти лучшее решение, мы проводим множество экспериментов, оценивая различные алгоритмы машинного обучения и настраивая их гиперпараметры. В этом посте представлены различные важные темы:
 Данные обучения, тестирования и проверки
 Исследование алгоритмов
 Оптимизация гиперпараметров
 Ансамбли
 Смещение 
 Смещение - это ожидаемая разница между параметрами модели, которая идеально подходит для вашей модели. данные и те, которые изучил ваш алгоритм.Алгоритмы с низким смещением (деревья решений, K-ближайшие соседи и машины опорных векторов) обычно находят более сложные шаблоны, чем алгоритмы с высоким смещением.
 Дисперсия 
 Это то, насколько на алгоритм влияют данные обучения; насколько изменяются параметры с новыми данными обучения. Алгоритмы с низкой дисперсией (например, линейная регрессия, логистическая регрессия и наивный байесовский алгоритм), как правило, обнаруживают менее сложные шаблоны, чем алгоритмы с высокой дисперсией.
 Недостаточное соответствие 
 Модель слишком проста, чтобы уловить закономерности в данных; это будет плохо работать с данными, на которых он был обучен, а также с невидимыми данными.Высокая систематическая ошибка, низкая дисперсия. Высокая ошибка обучения и высокая ошибка теста.
 Переоснащение 
 Модель слишком сложна или слишком конкретна, она отражает тенденции, которые нельзя обобщить; он будет точно предсказывать данные, на которых он был обучен, но не на невидимых данных. Низкая систематическая ошибка, высокая дисперсия. Низкая ошибка обучения и высокая ошибка теста.
 Компромисс смещения-дисперсии 
 Компромисс смещения-дисперсии относится к поиску модели с правильной сложностью, сводя к минимуму как ошибку поезда, так и ошибку теста.
 Дополнительная литература: инфографика о компромиссе смещения и дисперсии
 Алгоритмы машинного обучения учатся на примерах, и, если у вас есть надежные данные, чем больше примеров вы предоставите, тем лучше они будут находить закономерности в данных. Однако вы должны быть осторожны с переобучением; переоснащение - это когда модель может точно прогнозировать данные, на которых она обучалась, но не может обобщить данные, которых раньше не было.
 Вот почему мы разделяем наши данные на данные обучения, данные проверки и данные тестирования.Данные проверки и данные испытаний часто называют взаимозаменяемыми, однако ниже они описаны как имеющие разные цели.
 Данные обучения 
 Это данные, используемые для обучения модели, чтобы она соответствовала параметрам модели. Он будет составлять наибольшую часть данных, если вы хотите, чтобы модель увидела как можно больше примеров.
 Данные проверки 
 Это данные, используемые для подгонки гиперпараметров и для выбора функций. Хотя модель никогда не видит эти данные во время обучения, выбирая определенные функции или гиперпараметры на основе этих данных, вы вносите систематическую ошибку и снова рискуете переобучиться.
 Тестовые данные 
 Это данные, используемые для оценки и сравнения ваших настроенных моделей. Поскольку эти данные не были просмотрены во время обучения или настройки, они могут дать представление о том, хорошо ли обобщаются ваши модели на невидимые данные.
 Перекрестная проверка 
 Цель перекрестной проверки - оценить, подходит ли конкретный алгоритм для ваших данных и сценария использования. Он также используется для настройки гиперпараметров и выбора функций.
 Данные разделены на обучающие и проверочные наборы (хотя вам также следует поместить некоторые тестовые данные в одну сторону) и модель, построенную с каждым из фрагментов данных.Окончательная оценка алгоритма - это средняя производительность каждой из моделей.
  Метод удержания 
 Самым простым вариантом перекрестной проверки является метод удержания, при котором мы случайным образом разделяем наши данные на два набора: обучающий набор и набор проверки. Это самый быстрый метод, так как он требует всего один раз построить модель. Однако, имея только один набор данных валидации, существует риск того, что он будет содержать особенно простые или трудные для предсказания наблюдения. Следовательно, мы можем обнаружить, что переоснащаем эти данные проверки, и на тестовом наборе они будут работать плохо.
  K-кратная перекрестная проверка 
 Метод k-кратной перекрестной проверки включает разбиение данных на k-подмножества. Затем вы обучаете модель k раз, каждый раз используя одну из k-подмножеств в качестве данных проверки. Обучающими данными будут все другие наблюдения, не входящие в набор для проверки. Ваша окончательная оценка - это среднее значение по всем k складкам.
  Исключить перекрестную проверку по одному 
 Это наиболее экстремальная версия K-кратной перекрестной проверки, где ваш k равен N (количество наблюдений в вашем наборе данных).Вы обучаете модель N раз, используя все данные, кроме одного наблюдения, а затем проверяете ее точность с помощью прогноза для этого наблюдения. Хотя вы тщательно оцениваете, насколько хорошо этот алгоритм работает с вашим набором данных, этот метод дорогостоящий, поскольку требует построения N моделей.
  Стратифицированная перекрестная проверка 
 Стратифицированная перекрестная проверка требует, чтобы k-кратные наборы имели одинаковые пропорции наблюдений для каждого класса либо в категориальных характеристиках, либо в метке.
 Алгоритмы, которые вы исследуете, должны определяться вашим вариантом использования. Определив сначала, чего вы пытаетесь достичь, вы сможете сузить круг поиска решений. Хотя это не полный список возможных методов, ниже приведены ссылки, в которых представлены алгоритмы регрессии, классификации, кластеризации, рекомендаций и обнаружения аномалий. Мы с коллегой также создали этот инструмент, чтобы помочь в выборе алгоритма (щелкните здесь, чтобы посетить обозреватель алгоритмов).
 Регрессия 
 Алгоритмы регрессии - это методы машинного обучения для прогнозирования непрерывных числовых значений.Это контролируемые учебные задачи, что означает, что они требуют обозначенных учебных примеров.
 Дополнительная литература: Машинное обучение: попытка предсказать числовое значение
 Классификация 
 Алгоритмы классификации - это методы машинного обучения для прогнозирования, к какой категории относятся входные данные. Это контролируемые учебные задачи, что означает, что они требуют обозначенных учебных примеров.
 Дополнительная литература: Машинное обучение: попытка спрогнозировать классификацию данных
 Кластеризация 
 Алгоритмы кластеризации - это методы машинного обучения для разделения данных на несколько групп, точки в которых имеют схожие черты.Это задачи обучения без учителя, поэтому для них не требуются обозначенные обучающие примеры.
 Дополнительная литература: Машинное обучение: попытка обнаружить структуру в ваших данных
 Механизмы рекомендаций 
 Системы рекомендаций создаются для прогнозирования предпочтений или рейтингов, которые указывают на интерес пользователя к элементу / продукту. Алгоритмы, используемые для создания этой системы, находят сходство между пользователями, товарами или обоими.
 Дополнительная литература: Машинное обучение: попытка дать рекомендации
 Обнаружение аномалий 
 Обнаружение аномалий - это метод, используемый для выявления необычных событий или закономерностей, которые не соответствуют ожидаемому поведению. Выявленные часто называют аномалиями или выбросами.
 Дополнительная литература: Машинное обучение: попытки обнаружить выбросы или необычное поведение
 Хотя термины «параметры» и «гиперпараметры» иногда используются как взаимозаменяемые, мы собираемся проводить различие между ними.
  Параметры  - это свойства, которые алгоритм изучает во время обучения.
  Для линейной регрессии это веса и смещения; в то время как для случайных лесов это переменные и пороговые значения на каждом узле.
  Гиперпараметры , с другой стороны, являются свойствами, которые должны быть установлены перед обучением.
  Для кластеризации k-средних необходимо определить значение k; в то время как для нейронных сетей примером является скорость обучения. 
  Оптимизация гиперпараметров  - это процесс поиска наилучших возможных значений для этих гиперпараметров с целью оптимизации вашей метрики производительности (например, максимальной точности, самого низкого RMSE и т. Д.). Для этого мы обучаем модель различным комбинациям значений и оцениваем, какие из них находят лучшее решение.Для поиска лучших комбинаций используются три метода: поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация.
 Поиск по сетке 
 Вы указываете значения для каждого гиперпараметра, и все комбинации этих значений будут оцениваться.
  Например, если вы хотите оценить гиперпараметры для случайного леса, вы можете указать три варианта для гиперпараметров количества деревьев (10, 20 и 50) и для максимальной глубины каждого дерева, которое вы также предоставляете. три варианта (без лимита, 10 и 20).Это приведет к построению случайной модели леса для каждой из 9 возможных комбинаций: (10, без ограничений), (10, 10), (10, 20), (20, без ограничений), (20, 10), (20, 20), (50, без ограничений), (50, 10) и (50, 20). Комбинация, обеспечивающая наилучшую производительность, будет той, которую вы используете для своей окончательной модели. 
  Плюсы : Простота использования. Вы найдете лучшее сочетание указанных вами ценностей. Вы можете проводить каждый из экспериментов параллельно.
  Минусы : Вычислительно дороги, так как строится так много моделей.Если конкретный гиперпараметр не важен, вы излишне исследуете различные возможности.
 Случайный поиск 
 Вы указываете диапазоны или параметры для каждого гиперпараметра, и выбираются случайные значения каждого из них.
  Продолжая пример случайного леса, вы можете указать диапазон для количества деревьев от 10 до 50, а max_depth - без ограничений, 10 или 20. На этот раз вместо вычисления всех перестановок вы можете укажите количество итераций, которые вы хотите выполнить.Скажем, нам нужно всего пять, тогда мы можем протестировать что-то вроде (19, 20), (32 без ограничений), (40, без ограничений), (10, 20), (27, 10). 
  Плюсы : Простота использования. Более эффективен и может превзойти поиск по сетке, когда всего несколько гиперпараметров влияют на общую производительность. Вы можете проводить каждый из экспериментов параллельно.
  Con : Он включает случайную выборку, поэтому найдет лучшую комбинацию только при поиске в этом пространстве.
 От грубого к точному 
 И для поиска по сетке, и для случайного поиска вы также можете использовать метод от грубого до точного.Это включает изучение более широкого диапазона переменных с широкими интервалами или всех возможных вариантов. Получив результаты этого первоначального поиска, вы изучаете их, чтобы увидеть, есть ли какие-либо закономерности или конкретные регионы, которые выглядят многообещающими. Если да, вы можете повторить процесс, но уточнить поиск.
  Для приведенного выше примера случайного леса мы могли бы заметить, что результаты многообещающие, когда максимальная глубина не имеет ограничений и когда гиперпараметр числа деревьев равен 10 или 20.Процесс поиска повторяется, но с сохранением постоянной максимальной глубины гиперпараметров и увеличением степени детализации количества вариантов дерева, проверяя значения 12, 14, 16, 18, чтобы увидеть, сможем ли мы найти лучший результат. 
  Pro : можно найти более оптимизированные гиперпараметры, улучшив показатель производительности.
  Con : Оценка результатов для поиска лучших регионов для исследования может быть обременительной.
 Байесовская оптимизация 
 Байесовская оптимизация использует предварительные знания об успехе с комбинациями гиперпараметров для выбора следующего лучшего.
 В методике используется подход машинного обучения, при построении модели, в которой гиперпараметры являются характеристиками, а производительность - целевой переменной. После каждого эксперимента добавляется новая точка данных и строится новая модель.
 Предполагается, что аналогичные комбинации дадут аналогичные результаты, и приоритет отдается изучению регионов, в которых уже были получены многообещающие результаты. Однако он также принимает во внимание неопределенность как возможность большого выигрыша; если есть большие территории, которые еще не исследованы, они также будут расставлены по приоритету как.
  Взяв всего один гиперпараметр, количество деревьев, алгоритм может сначала попробовать 10 и получить довольно хорошую производительность. Затем он пытается 32, и производительность значительно улучшается. Байесовская оптимизация строит модель на основе первых двух точек данных для прогнозирования производительности. Модель, вероятно, будет линейной только с двумя точками данных, поэтому следующее выбранное значение будет 40, с ожиданием, что производительность будет продолжать улучшаться по мере увеличения количества деревьев. Это не.Теперь он строит другую модель, которая предполагает улучшение около 32, где пока достигнут лучший результат, однако все еще существует большой разрыв между 10 и 32, который не исследован, и из-за большой неопределенности он выбирает 21 Опять же, модель настроена с использованием этих новых данных и выбрано другое значение… 
  Плюсы : Можно найти более оптимизированные гиперпараметры, улучшив метрику производительности. Это может сократить время, затрачиваемое на поиск оптимального решения, когда количество параметров велико, а каждый эксперимент требует больших вычислительных ресурсов.
  Минусы : нельзя запускать каждый эксперимент параллельно, поскольку следующая комбинация значений гиперпараметров определяется предыдущими запусками. Это также требует настройки - выбора масштаба для каждого гиперпараметра и соответствующего ядра.
 Ансамбли объединяют несколько моделей машинного обучения, каждая из которых находит разные закономерности в данных, чтобы обеспечить более точное решение. Эти методы могут как улучшить производительность, поскольку они фиксируют больше тенденций, так и уменьшить переобучение, поскольку окончательный прогноз является консенсусом многих моделей.
 Бэггинг 
 Бэггинг (агрегирование начальной загрузки) - это метод параллельного построения нескольких моделей и усреднения их прогнозов в качестве окончательного прогноза. Эти модели могут быть построены с использованием одного и того же алгоритма (то есть алгоритм случайного леса строит множество деревьев решений) или вы можете создавать модели разных типов (например, модель линейной регрессии и модель SVM).
 Boosting 
 Boosting строит модели, последовательно оценивая успешность более ранних моделей; следующая модель отдает приоритет тенденциям обучения для прогнозирования примеров, на которых текущие модели работают плохо.Для этого есть три распространенных метода: AdaBoost, Gradient Boosting и XGBoosted.
 Укладка 
 Укладка включает построение нескольких моделей и использование их выходных данных в качестве элементов в окончательной модели. Например, ваша цель - создать классификатор и построить модель KNN, а также наивную байесовскую модель. Вместо того, чтобы выбирать между ними, вы можете передать их два прогноза в окончательную модель логистической регрессии. Эта последняя модель может дать лучшие результаты, чем две промежуточные модели.
 производительность - Что такое настройка в машинном обучении? 
 Не вдаваясь в техническую демонстрацию, которая могла бы показаться подходящей для Stackoverflow, вот некоторые общие мысли. По сути, можно утверждать, что конечная цель машинного обучения - создать машинную систему, которая может автоматически строить модели из данных, не требуя утомительного и трудоемкого участия человека. Как вы понимаете, одна из трудностей заключается в том, что алгоритмы обучения (например, деревья решений, случайные леса, методы кластеризации и т. Д.) требуют, чтобы вы установили параметры перед использованием моделей (или, по крайней мере, установили ограничения на эти параметры). То, как вы установите эти параметры, может зависеть от целого ряда факторов. Тем не менее, ваша цель, как правило, состоит в том, чтобы установить для этих параметров такие оптимальные значения, которые позволят вам выполнить учебную задачу наилучшим образом. Таким образом, настройку алгоритма или техники машинного обучения можно рассматривать просто как процесс, через который происходит оптимизация параметров, влияющих на модель, чтобы алгоритм работал наилучшим образом (раз, конечно, вы определили, что "лучший" актуальный есть).
 Чтобы сделать его более конкретным, вот несколько примеров. Если вы возьмете алгоритм машинного обучения для кластеризации, такой как KNN, вы заметите, что вы, как программист, должны указать количество K в вашей модели (или центроидов), которые используются. Как ты это делаешь? Вы настраиваете модель. Есть много способов сделать это. Один из них может пробовать много разных значений K для модели и пытаться понять, как межгрупповая и внутригрупповая ошибка зависит от количества K в вашей модели.
 В качестве другого примера давайте рассмотрим, скажем, классификацию опорных векторных машин (SVM). Классификация SVM требует начального этапа обучения, на котором используются обучающие данные.
 настроить параметры классификации. На самом деле это относится к начальной фазе настройки параметров, на которой вы, как программист, можете попытаться «настроить» модели для достижения высококачественных результатов.
 Теперь вы можете подумать, что этот процесс может быть трудным, и вы правы. Фактически, из-за сложности определения оптимальных параметров модели некоторые исследователи используют сложные алгоритмы обучения, прежде чем адекватно экспериментировать с более простыми альтернативами с лучше настроенными параметрами.
 Выполните автоматическую настройку модели - Amazon SageMaker 
 Автоматическая настройка модели Amazon SageMaker, также известная как настройка гиперпараметров, обнаруживает
 лучшая версия
 модели, выполнив множество обучающих заданий для вашего набора данных с использованием алгоритма и диапазонов
 из
 указанные вами гиперпараметры. Затем он выбирает значения гиперпараметров, которые приводят к
 в
 модель, которая работает лучше всего, если судить по выбранной вами метрике.
 Например, предположим, что вы хотите решить двоичный код 
 проблема классификации  в наборе маркетинговых данных. Ваша цель - максимизировать
  площадь под кривой (аук) 
 метрика алгоритма путем обучения модели алгоритма XGBoost.Вы не знаете, какие значения  eta ,  alpha ,
  min_child_weight  и  max_depth  гиперпараметры для использования для обучения
 лучшая модель. Чтобы найти наилучшие значения для этих гиперпараметров, вы можете указать диапазоны
 ценностей
 что настройка гиперпараметров SageMaker ищет комбинацию значений,
 приводит к
 учебная работа, которая дает наилучшие результаты согласно выбранной вами объективной метрике. Настройка гиперпараметров запускает обучающие задания, которые используют значения гиперпараметров в
 диапазоны, которые
 вы указали, и возвращает учебное задание с наивысшим auc.
 Вы можете использовать автоматическую настройку модели SageMaker со встроенными алгоритмами, пользовательскими алгоритмами,
 и
 Готовые контейнеры SageMaker для сред машинного обучения.
 Прежде чем вы начнете использовать настройку гиперпараметров, у вас должна быть четко определенная машина.
 проблема обучения, в том числе следующие:
 Вам также следует подготовить набор данных и алгоритм, чтобы они работали в SageMaker.
 и
 хотя бы один раз успешно пройти обучение.Для получения информации о настройке и
 работает
 в разделе «Начало работы с Amazon SageMaker».
 Ограничения ресурсов автоматической настройки модели 
 SageMaker устанавливает лимиты по умолчанию для следующих ресурсов:
 Количество одновременных заданий по настройке гиперпараметров - 100
 Количество гиперпараметров, доступных для поиска - 20
 Каждое возможное значение категориального гиперпараметра учитывается
 предел.
 Количество метрик, определяемых для каждого задания по настройке гиперпараметров - 20
 Количество одновременных учебных заданий на задание по настройке гиперпараметров - 10
 Количество учебных заданий на задание по настройке гиперпараметров - 500
 Максимальное время выполнения задания по настройке гиперпараметров - 30 дней
 Когда вы планируете настройку гиперпараметров, вы также должны принять ограничения на обучение
 ресурсы во внимание. Для получения информации об ограничениях ресурсов по умолчанию для SageMaker
 подготовка
 вакансии, см. SageMaker
 Пределы. Каждый экземпляр параллельного обучения, который настраивает все ваши гиперпараметры
 задания выполняются в счет общего количества разрешенных экземпляров обучения. Например,
 предположить
 вы выполняете 10 одновременных заданий по настройке гиперпараметров.Каждая из этих настроек гиперпараметров
 рабочие места
 выполняет 100 учебных заданий и одновременно выполняет 20 учебных заданий. Каждый из тех
 подготовка
 jobs выполняется на одном экземпляре  ml.m4.xlarge . Применяются следующие ограничения:
 Количество одновременных заданий по настройке гиперпараметров - Вам не нужно увеличивать
 limit, потому что 10 заданий по настройке меньше 100.
 Количество учебных заданий на задание по настройке гиперпараметров - вам не нужно увеличивать
 то
 предел, потому что 100 учебных вакансий ниже лимита в 500.
 Количество одновременных учебных заданий на задание по настройке гиперпараметров - необходимо запросить
 увеличение лимита до 20, потому что ограничение по умолчанию - 10.
 Тренировочный SageMaker  мл. m4.xlarge  экземпляров - необходимо запросить лимит
 увеличьте до 200, потому что у вас есть 10 заданий по настройке гиперпараметров, каждое из которых
 Бег
 20 одновременных учебных вакансий. Ограничение по умолчанию - 20 экземпляров.
 Общее количество экземпляров обучения SageMaker - вам необходимо запросить увеличение лимита до
 200,
 потому что у вас есть 10 заданий по настройке гиперпараметров, каждое из которых выполняет 20 одновременных
 учебные рабочие места. Ограничение по умолчанию - 20 экземпляров.
 Информацию о запросе увеличения лимита ресурсов AWS см. В разделе AWS Service.
 Пределы.
 .
No related posts.