COMO OTIMIZAR OS HIPERPARAMETROS DOS MODELOS DE MACHINE LEARNING?

Otimizar os hiperparâmetros é a arte de extrair o verdadeiro potencial do seu modelo de machine learning. 

A otimização de hiperparâmetros é uma etapa crítica no processo de modelagem de machine learning, pois busca encontrar o conjunto de hiperparâmetros que resulta no melhor desempenho do modelo.

Aqui estão cinco ferramentas de otimização de hiperparâmetros, listadas aproximadamente pela ordem de sua popularização:

Grid Search

Grid Search é um dos métodos mais simples e amplamente usados para otimização de hiperparâmetros. Ele realiza uma busca exaustiva sobre um espaço de hiperparâmetros especificado pelo usuário. Para cada combinação de hiperparâmetros, o modelo é treinado, e seu desempenho é avaliado usando validação cruzada.

A ideia de busca em grade existe há décadas, mas sua adoção em machine learning se popularizou nos anos 2000, à medida que o acesso à computação se tornou mais amplo.

• Velocidade de Convergência Baixa: O Grid Search realiza uma busca exaustiva sobre todas as combinações possíveis de hiperparâmetros dentro do espaço definido. Portanto, sua velocidade de convergência é lenta, especialmente à medida que o número de hiperparâmetros e o tamanho do grid aumentam.

Random Search

Random Search ou busca aleatória, oferece uma alternativa ao Grid Search, selecionando aleatoriamente combinações de hiperparâmetros para testar. Isso pode ser mais eficiente que o Grid Search, especialmente quando o número de hiperparâmetros é grande.

Foi formalmente introduzido para otimização de hiperparâmetros em machine learning em 2012 por James Bergstra e Yoshua Bengio.

• Velocidade de Convergência Moderada: O Random Search pode ser mais rápido que o Grid Search porque explora o espaço de hiperparâmetros de maneira aleatória e não precisa avaliar todas as combinações possíveis. No entanto, não há garantia de que encontrará a melhor solução rapidamente, já que a seleção é feita ao acaso.

Bayesian Optimization

A Otimização Bayesiana usa o princípio de probabilidade Bayesiana para guiar a busca, selecionando os hiperparâmetros que provavelmente resultarão em melhor desempenho. Este método é eficaz em reduzir o número de iterações necessárias para encontrar os melhores hiperparâmetros.

Embora os conceitos fundamentais de otimização bayesiana existam desde o século 19, sua aplicação para otimização de hiperparâmetros em machine learning começou a ganhar destaque nos anos 2010.

• Velocidade de Convergência Alta: A Otimização Bayesiana tende a convergir mais rapidamente para a melhor solução em comparação com o Grid e Random Search. Isso ocorre porque utiliza informações das avaliações anteriores para fazer escolhas mais informadas sobre quais pontos testar a seguir, focando em áreas do espaço de hiperparâmetros que têm maior probabilidade de melhorar o desempenho do modelo.

Hyper Opt

Hyper Opt é uma biblioteca Python para otimização de hiperparâmetros que suporta busca aleatória e otimização bayesiana. É conhecida por sua eficácia em espaços de hiperparâmetros de alta dimensão e por ser relativamente fácil de usar.

Foi introduzido em 2013, oferecendo uma implementação prática de algoritmos de otimização bayesiana e busca aleatória.

• Velocidade de Convergência Moderada/Alta: Hyper Opt, que pode utilizar tanto busca aleatória quanto otimização bayesiana (TPE - Tree of Parzen Estimators), tende a convergir mais rapidamente do que os métodos de busca puramente aleatória ou em grade, graças à sua capacidade de aprender e adaptar-se durante o processo de busca.

Optuna

Optuna é uma estrutura de otimização de hiperparâmetros, com foco na eficiência e flexibilidade. Ele suporta otimização bayesiana e possui uma arquitetura que permite a definição de espaços de hiperparâmetros complexos e dinâmicos. Optuna é projetado para ser leve e versátil, facilitando a integração com diferentes algoritmos de machine learning.

Foi desenvolvido e lançado em 2019, representando uma das ferramentas mais recentes e avançadas na área de otimização de hiperparâmetros.

• Velocidade de Convergência Alta: Optuna é projetado para ser eficiente tanto em termos de memória quanto de computação. Utiliza várias estratégias avançadas, como prunning (poda) durante o treinamento, para acelerar a busca pela melhor configuração de hiperparâmetros. Sua abordagem inteligente para explorar o espaço de hiperparâmetros permite que ele encontre soluções ótimas mais rapidamente do que métodos mais tradicionais.

Caso de uso

Ao trabalhar com alto volume de dados e uma variedade razoável de modelos de machine learning a escolha da ferramenta de otimização de hiperparâmetros deve considerar não apenas a velocidade de convergência, mas também a flexibilidade da ferramenta em lidar com diferentes tipos de modelos (Random Forest, Cox Proportional Hazards (CoxPH) e Multilayer Perceptron (MLP) e a complexidade do espaço de hiperparâmetros.

O Bayesian Optimization, Hyper Opt e Optuna são as ferramentas mais indicadas para praticamente todos os casos, vamos detalhar um pouco mais sobre a flexibilidade e eficiência desses três métodos:

Bayesian Optimization

• Flexibilidade: Existem várias implementações de otimização bayesiana, como scikit-optimize ou GPyOpt, que também são capazes de otimizar hiperparâmetros para uma ampla gama de modelos. No entanto, a facilidade de uso e a integração com modelos específicos podem variar.

• Eficiência: São eficientes em encontrar soluções ótimas em espaços de hiperparâmetros complexos, mas a facilidade de uso e a flexibilidade podem não ser tão boa quanto em Optuna ou Hyper Opt.

Considerações: Podem ser uma boa opção se você estiver particularmente interessado na abordagem bayesiana e já tiver experiência com essas bibliotecas.

Hyper Opt

• Flexibilidade: Muito flexível e pode ser usado para otimizar hiperparâmetros de uma variedade de modelos de machine learning, incluindo Random Forest, CoxPH e MLP.

• Eficiência: Oferece uma boa eficiência ao permitir a exploração do espaço de hiperparâmetros através de busca aleatória e TPE (Tree-structured Parzen Estimator), uma forma de otimização bayesiana.

Considerações: Pode ser uma boa escolha se você busca um equilíbrio entre flexibilidade e eficiência computacional.

Optuna

• Flexibilidade: Optuna é altamente flexível e pode ser usado com praticamente qualquer modelo de machine learning, facilitando a otimização de hiperparâmetros para Random Forest, CoxPH e MLP.

• Eficiência: É conhecido por sua eficiência e pela implementação de técnicas avançadas, como o prunning automático de trials que não são promissores, o que pode acelerar significativamente o processo de busca.

Considerações: Dada a sua capacidade de lidar com uma ampla gama de modelos e seu design intuitivo, Optuna pode ser a melhor escolha para a maioria dos cenários, especialmente se você estiver buscando otimizar uma grande variedade de modelos com diferentes características.

Além do método de otimização

Antes de mergulhar nos métodos de otimização de hiperparâmetros, é crucial para um cientista de dados compreender alguns conceitos fundamentais e considerações práticas. 

Esses conhecimentos ajudarão a maximizar a eficácia da otimização, garantir uma implementação eficiente e alcançar os melhores resultados possíveis com os modelos de machine learning. Aqui estão os pontos mais importantes:

1. Entendimento do Modelo e do Problema

Conhecer a fundo o modelo e como seus hiperparâmetros afetam o aprendizado é crucial. Diferentes modelos têm sensibilidades variadas a certos hiperparâmetros, e entender essas nuances pode guiar uma otimização mais focada.

A aplicabilidade e eficácia de cada método de otimização podem variar dependendo do tipo de problema (classificação, regressão, clustering, etc.), tamanho e natureza do conjunto de dados, e o objetivo específico do projeto.

2. Custo Computacional

Métodos como Grid Search podem ser computacionalmente caros e impraticáveis para grandes espaços de hiperparâmetros ou modelos complexos. Estimar o custo computacional e ter uma noção clara dos recursos disponíveis (como poder de processamento e tempo) é vital para escolher o método de otimização apropriado.

Métodos como a Otimização Bayesiana tentam balancear a exploração de novas áreas do espaço de hiperparâmetros com a exploração de áreas conhecidas por produzir bons resultados. Entender esse equilíbrio pode ajudar a ajustar a busca para ser mais eficiente.

3. Overfitting e Generalização

Independente do método de otimização escolhido, utilizar técnicas como validação cruzada para avaliar a performance do modelo é essencial para garantir que os hiperparâmetros selecionados não levem a um overfitting, mas sim a uma boa generalização para dados não vistos.

4. Espaço de Hiperparâmetros

Definir apropriadamente o espaço de busca dos hiperparâmetros é crucial. Um espaço muito grande pode tornar a busca ineficiente, enquanto um espaço muito restrito pode excluir a configuração ótima. Além disso, entender a diferença entre hiperparâmetros contínuos, discretos e categóricos é importante para configurar adequadamente o processo de otimização.

5. Paciência e Iterações

A otimização de hiperparâmetros pode ser um processo demorado. Estabelecer expectativas realistas sobre o número de iterações necessárias e o tempo de cada iteração é importante para planejar o processo de otimização.

Conclusão

Para um cientista de dados, dominar esses conceitos não apenas facilitará a escolha do método de otimização mais adequado, mas também permitirá ajustes refinados durante o processo de otimização, levando a modelos mais precisos, eficientes e robustos.

Entender profundamente os modelos, o problema em mãos, e os métodos de otimização disponíveis é o primeiro passo para desbloquear o potencial total dos projetos de machine learning.