ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) هو عملية البحث عن أفضل قيم للمعلمات الفائقة (Hyperparameters) التي يتم تحديدها قبل تدريب نموذج التعلم الآلي أو التعلم العميق، بهدف تحسين أداء النموذج (Model Performance) على بيانات التدريب والاختبار.
أشهر طرق ضبط المعلمات الفائقة:
• Grid Search: تجربة جميع التوليفات الممكنة لمجموعة محددة من القيم.
• Random Search: اختيار قيم عشوائية ضمن نطاقات محددة لتجريب عدد أقل من التوليفات.
• Bayesian Optimization: استخدام نماذج احتمالية للتنبؤ بأفضل القيم وتقليل عدد التجارب.
• Hyperband/Successive Halving: تقنيات حديثة تقلل التكلفة الحسابية عبر إيقاف التجارب ضعيفة الأداء مبكرًا.
ضبط المعلمات الفائقةHyperparameter Tuning يضمن أن النموذج يتعلم بكفاءة ويحقق أعلى دقة ممكنة دون فرط تخصيص أو ضعف تعميم.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق