tgoop.com/Database_Academy/854
Last Update:
🔵 عنوان مقاله
Ax 1.0: Efficient Optimization With Adaptive Experimentation (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله Ax 1.0 را بهعنوان یک پلتفرم متنباز برای بهینهسازی تطبیقی در مقیاس تولیدی معرفی میکند که در Meta برای سیستمهای ML بهکار میرود. Ax بهجای تکیه بر جستوجوی brute-force مانند grid/random، از روشهای Bayesian و آزمایشهای پیدرپی استفاده میکند تا جستوجو را کارآمدتر کرده و زمان و محاسبات را کاهش دهد. این پلتفرم برای تنظیم hyperparameterها، بهینهسازی معیارها و تیونینگ سیستم طراحی شده و با قیود پیچیده، دادههای پرنویز، پیشنهادهای موازی و توقف زودهنگام بهخوبی کنار میآید. یک مقاله پژوهشی پیوست نیز معماری، قابلیتها و عملکرد Ax را در مقیاس بزرگ تشریح میکند و امکان بهرهگیری از این توانمندیها را برای جامعه متنباز فراهم میسازد.
#Ax #BayesianOptimization #HyperparameterTuning #Meta #MLOps #AdaptiveExperimentation #SequentialOptimization #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://engineering.fb.com/2025/11/18/open-source/efficient-optimization-ax-open-platform-adaptive-experimentation/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
BY Database Labdon

Share with your friend now:
tgoop.com/Database_Academy/854
