論文の概要: Search Algorithms for Automated Hyper-Parameter Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14677v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 22:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 13:27:03.548837
• Title: Search Algorithms for Automated Hyper-Parameter Tuning
• Title（参考訳）: パラメータ自動調整のための探索アルゴリズム
• Authors: Leila Zahedi, Farid Ghareh Mohammadi, Shabnam Rezapour, Matthew W. Ohland, M. Hadi Amini
• Abstract要約: グリッド検索とランダム検索という2つの自動ハイパーオプティマイズ手法を開発し、過去の研究のパフォーマンスを評価し改善します。 実験の結果,機械学習アルゴリズムにランダム探索とグリッド探索を適用すると精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2233362977312945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is a powerful method for modeling in different fields such as education. Its capability to accurately predict students' success makes it an ideal tool for decision-making tasks related to higher education. The accuracy of machine learning models depends on selecting the proper hyper-parameters. However, it is not an easy task because it requires time and expertise to tune the hyper-parameters to fit the machine learning model. In this paper, we examine the effectiveness of automated hyper-parameter tuning techniques to the realm of students' success. Therefore, we develop two automated Hyper-Parameter Optimization methods, namely grid search and random search, to assess and improve a previous study's performance. The experiment results show that applying random search and grid search on machine learning algorithms improves accuracy. We empirically show automated methods' superiority on real-world educational data (MIDFIELD) for tuning HPs of conventional machine learning classifiers. This work emphasizes the effectiveness of automated hyper-parameter optimization while applying machine learning in the education field to aid faculties, directors', or non-expert users' decisions to improve students' success.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、教育などさまざまな分野におけるモデリングの強力な方法である。 生徒の成功を正確に予測する能力は、高等教育に関連する意思決定タスクに理想的なツールである。 機械学習モデルの精度は、適切なハイパーパラメータの選択に依存する。 しかし、機械学習モデルに合うようにハイパーパラメータを調整するのに時間と専門知識を必要とするため、これは簡単なタスクではない。 本稿では,自動ハイパーパラメータチューニング技術の有効性を学生の成功の領域で検証する。 そこで我々は,グリッド探索とランダム探索という2つの自動ハイパーパラメータ最適化手法を開発し,先行研究の性能評価と改善を行った。 実験の結果,ランダム探索とグリッド探索を機械学習アルゴリズムに適用することにより精度が向上した。 実世界教育データ(midfield)を用いた従来型機械学習分類器のhpsチューニングにおける自動化手法の優位性を実証的に示す。 本研究は,教育現場で機械学習を適用して,学生の成功を改善するための学部,ディレクター,あるいは専門家でないユーザの意思決定を支援することで,自動ハイパーパラメータ最適化の有効性を強調した。

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