ngohoang.linh
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Tối ưu hóa Bayes trong hệ sinh thái Amazon **
Tối ưu hóa Bayes là một kỹ thuật mạnh mẽ để điều chỉnh và lựa chọn mô hình siêu phân tích.Nó có thể được sử dụng để tìm ra các giá trị tối ưu cho các máy đo cường độ của các mô hình học máy, chẳng hạn như tỷ lệ học tập và kích thước hàng loạt của mô hình học tập sâu, hoặc số lượng cây và độ sâu tối đa của mô hình cây quyết định.Tối ưu hóa Bayes hoạt động bằng cách đánh giá một cách lặp lại một mô hình xác suất của hàm mục tiêu, và sau đó sử dụng mô hình này để chọn các giá trị siêu đồng tính tiếp theo để thử.Quá trình này được lặp lại cho đến khi tìm thấy các giá trị siêu đồng tính tối ưu.
Tối ưu hóa Bayes đã được chứng minh là có hiệu quả để điều chỉnh các siêu âm của một loạt các mô hình học máy.Trong một nghiên cứu được thực hiện bởi Google, tối ưu hóa Bayes đã được tìm thấy để vượt trội hơn tìm kiếm lưới và tìm kiếm ngẫu nhiên trên nhiều nhiệm vụ học máy.
Tối ưu hóa Bayes đặc biệt phù hợp để điều chỉnh các siêu âm của các mô hình rất tốn kém để đánh giá.Điều này là do tối ưu hóa Bayes có thể được sử dụng để khám phá một cách hiệu quả không gian siêu phân tích và nó có thể tránh đánh giá các kết hợp siêu đồng tính không có khả năng tối ưu.
Amazon đã sử dụng tối ưu hóa Bayesian cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm điều chỉnh siêu phân tích của các mô hình học máy, chọn các giá trị tốt nhất cho các khuyến nghị sản phẩm và tối ưu hóa vị trí của ADS.Trong một bài đăng trên blog, các nhà nghiên cứu của Amazon đã mô tả cách họ sử dụng tối ưu hóa Bayes để cải thiện tính chính xác của mô hình học máy để dự đoán khu vực khách hàng.Họ phát hiện ra rằng tối ưu hóa Bayes có thể cải thiện độ chính xác của mô hình lên 10%, dẫn đến sự gia tăng đáng kể doanh thu.
Bayesian Optimization là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.Nó đặc biệt phù hợp để điều chỉnh các siêu âm của các mô hình rất tốn kém để đánh giá.Amazon đang sử dụng tối ưu hóa Bayes cho nhiều mục đích khác nhau và nó đang thấy những lợi ích đáng kể từ việc sử dụng nó.
**Người giới thiệu**
* [Blog nghiên cứu của Google: Tối ưu hóa Bayesian để điều chỉnh siêu phân tích] (https://research.google/blog/products/ai/bayesian-optimization-for-hyperparameter-tuning/)
* [Amazon Web Services Blog: Sử dụng tối ưu hóa Bayesian để cải thiện các mô hình học máy] (https://aws.amazon.com/blogs/machin...ptimization-timprove-machine-dearning-models/)
* [Blog nghiên cứu Amazon: Tối ưu hóa Bayesian cho dự đoán của khách hàng] (Midway Authentication Portal)
[ENGLISH]:
**Bayesian Optimization in the Amazon Ecosystem**
Bayesian optimization is a powerful technique for hyperparameter tuning and model selection. It can be used to find the optimal values for hyperparameters of machine learning models, such as the learning rate and batch size of a deep learning model, or the number of trees and maximum depth of a decision tree model. Bayesian optimization works by iteratively evaluating a probabilistic model of the objective function, and then using this model to select the next hyperparameter values to try. This process is repeated until the optimal hyperparameter values are found.
Bayesian optimization has been shown to be effective for tuning hyperparameters of a wide variety of machine learning models. In a study conducted by Google, Bayesian optimization was found to outperform grid search and random search on a variety of machine learning tasks.
Bayesian optimization is particularly well-suited for tuning hyperparameters of models that are expensive to evaluate. This is because Bayesian optimization can be used to efficiently explore the hyperparameter space, and it can avoid evaluating hyperparameter combinations that are unlikely to be optimal.
Amazon has been using Bayesian optimization for a variety of purposes, including hyperparameter tuning of machine learning models, selecting the best values for product recommendations, and optimizing the placement of ads. In a blog post, Amazon researchers described how they used Bayesian optimization to improve the accuracy of a machine learning model for predicting customer churn. They found that Bayesian optimization was able to improve the accuracy of the model by 10%, which resulted in a significant increase in revenue.
Bayesian optimization is a powerful tool that can be used to improve the performance of machine learning models. It is particularly well-suited for tuning hyperparameters of models that are expensive to evaluate. Amazon is using Bayesian optimization for a variety of purposes, and it is seeing significant benefits from its use.
**References**
* [Google Research Blog: Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning](https://research.google/blog/products/ai/bayesian-optimization-for-hyperparameter-tuning/)
* [Amazon Web Services Blog: Using Bayesian Optimization to Improve Machine Learning Models](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/using-bayesian-optimization-to-improve-machine-learning-models/)
* [Amazon Research Blog: Bayesian Optimization for Customer Churn Prediction](https://research.amazon.com/blog/machine-learning/bayesian-optimization-for-customer-churn-prediction/)
** Tối ưu hóa Bayes trong hệ sinh thái Amazon **
Tối ưu hóa Bayes là một kỹ thuật mạnh mẽ để điều chỉnh và lựa chọn mô hình siêu phân tích.Nó có thể được sử dụng để tìm ra các giá trị tối ưu cho các máy đo cường độ của các mô hình học máy, chẳng hạn như tỷ lệ học tập và kích thước hàng loạt của mô hình học tập sâu, hoặc số lượng cây và độ sâu tối đa của mô hình cây quyết định.Tối ưu hóa Bayes hoạt động bằng cách đánh giá một cách lặp lại một mô hình xác suất của hàm mục tiêu, và sau đó sử dụng mô hình này để chọn các giá trị siêu đồng tính tiếp theo để thử.Quá trình này được lặp lại cho đến khi tìm thấy các giá trị siêu đồng tính tối ưu.
Tối ưu hóa Bayes đã được chứng minh là có hiệu quả để điều chỉnh các siêu âm của một loạt các mô hình học máy.Trong một nghiên cứu được thực hiện bởi Google, tối ưu hóa Bayes đã được tìm thấy để vượt trội hơn tìm kiếm lưới và tìm kiếm ngẫu nhiên trên nhiều nhiệm vụ học máy.
Tối ưu hóa Bayes đặc biệt phù hợp để điều chỉnh các siêu âm của các mô hình rất tốn kém để đánh giá.Điều này là do tối ưu hóa Bayes có thể được sử dụng để khám phá một cách hiệu quả không gian siêu phân tích và nó có thể tránh đánh giá các kết hợp siêu đồng tính không có khả năng tối ưu.
Amazon đã sử dụng tối ưu hóa Bayesian cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm điều chỉnh siêu phân tích của các mô hình học máy, chọn các giá trị tốt nhất cho các khuyến nghị sản phẩm và tối ưu hóa vị trí của ADS.Trong một bài đăng trên blog, các nhà nghiên cứu của Amazon đã mô tả cách họ sử dụng tối ưu hóa Bayes để cải thiện tính chính xác của mô hình học máy để dự đoán khu vực khách hàng.Họ phát hiện ra rằng tối ưu hóa Bayes có thể cải thiện độ chính xác của mô hình lên 10%, dẫn đến sự gia tăng đáng kể doanh thu.
Bayesian Optimization là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.Nó đặc biệt phù hợp để điều chỉnh các siêu âm của các mô hình rất tốn kém để đánh giá.Amazon đang sử dụng tối ưu hóa Bayes cho nhiều mục đích khác nhau và nó đang thấy những lợi ích đáng kể từ việc sử dụng nó.
**Người giới thiệu**
* [Blog nghiên cứu của Google: Tối ưu hóa Bayesian để điều chỉnh siêu phân tích] (https://research.google/blog/products/ai/bayesian-optimization-for-hyperparameter-tuning/)
* [Amazon Web Services Blog: Sử dụng tối ưu hóa Bayesian để cải thiện các mô hình học máy] (https://aws.amazon.com/blogs/machin...ptimization-timprove-machine-dearning-models/)
* [Blog nghiên cứu Amazon: Tối ưu hóa Bayesian cho dự đoán của khách hàng] (Midway Authentication Portal)
[ENGLISH]:
**Bayesian Optimization in the Amazon Ecosystem**
Bayesian optimization is a powerful technique for hyperparameter tuning and model selection. It can be used to find the optimal values for hyperparameters of machine learning models, such as the learning rate and batch size of a deep learning model, or the number of trees and maximum depth of a decision tree model. Bayesian optimization works by iteratively evaluating a probabilistic model of the objective function, and then using this model to select the next hyperparameter values to try. This process is repeated until the optimal hyperparameter values are found.
Bayesian optimization has been shown to be effective for tuning hyperparameters of a wide variety of machine learning models. In a study conducted by Google, Bayesian optimization was found to outperform grid search and random search on a variety of machine learning tasks.
Bayesian optimization is particularly well-suited for tuning hyperparameters of models that are expensive to evaluate. This is because Bayesian optimization can be used to efficiently explore the hyperparameter space, and it can avoid evaluating hyperparameter combinations that are unlikely to be optimal.
Amazon has been using Bayesian optimization for a variety of purposes, including hyperparameter tuning of machine learning models, selecting the best values for product recommendations, and optimizing the placement of ads. In a blog post, Amazon researchers described how they used Bayesian optimization to improve the accuracy of a machine learning model for predicting customer churn. They found that Bayesian optimization was able to improve the accuracy of the model by 10%, which resulted in a significant increase in revenue.
Bayesian optimization is a powerful tool that can be used to improve the performance of machine learning models. It is particularly well-suited for tuning hyperparameters of models that are expensive to evaluate. Amazon is using Bayesian optimization for a variety of purposes, and it is seeing significant benefits from its use.
**References**
* [Google Research Blog: Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning](https://research.google/blog/products/ai/bayesian-optimization-for-hyperparameter-tuning/)
* [Amazon Web Services Blog: Using Bayesian Optimization to Improve Machine Learning Models](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/using-bayesian-optimization-to-improve-machine-learning-models/)
* [Amazon Research Blog: Bayesian Optimization for Customer Churn Prediction](https://research.amazon.com/blog/machine-learning/bayesian-optimization-for-customer-churn-prediction/)
