DEF.: Grid Search, zu Deutsch „Raster-Suche“, ist eine Methode zur Hyperparameter-Optimierung in Modellen der Künstlichen Intelligenz (KI). Dabei wird für jeden zu optimierenden Hyperparameter ein diskreter Wertebereich festgelegt. Die Methode durchsucht dann systematisch alle möglichen Kombinationen dieser Hyperparameterwerte, um die Kombination zu finden, die die beste Leistung des Modells ermöglicht.
Erläuterungen: Stellen Sie sich Grid Search wie das Absuchen eines Koordinatengitters vor, wobei jede Achse des Gitters einen Hyperparameter repräsentiert. Jeder Punkt auf diesem Gitter stellt eine mögliche Kombination der Hyperparameter dar. Die Methode evaluiert die Leistung des KI-Modells für jeden dieser Punkte, also für jede Hyperparameter-Kombination, oft mithilfe einer Kreuzvalidierung, um die optimale Einstellung zu finden.
Beispiel: Angenommen, Sie optimieren ein Support-Vektor-Maschine (SVM)-Modell mit zwei Hyperparametern: den C-Wert (Regularisierungsstärke) und den Gamma-Wert (für den RBF-Kernel). Für den C-Wert legen Sie die zu testenden Werte auf [0.1, 1, 10] und für den Gamma-Wert auf [0.01, 0.1, 1] fest. Grid Search testet dann alle Kombinationen dieser Werte (z.B. C=0.1 und Gamma=0.01, C=0.1 und Gamma=0.1, usw.), um die Kombination zu ermitteln, die die beste Leistung liefert.
Wichtigste Vorteile:
- Einfachheit: Die Methode ist einfach zu verstehen und zu implementieren.
- Systematik: Sie garantiert, dass der gesamte festgelegte Hyperparameterraum abgesucht wird.
- Vollständigkeit: Bei genügend Ressourcen und Zeit findet Grid Search die bestmögliche Kombination innerhalb des definierten Rasters.
Zusammenfassung: Grid Search ist eine umfassende und systematische Methode zur Hyperparameter-Optimierung in KI-Modellen, die durch das gründliche Absuchen eines definierten Parameterraums funktioniert. Obwohl sie zeitaufwändig und rechenintensiv sein kann, bietet sie eine einfache Strategie, um die bestmögliche Leistung eines Modells zu ermitteln.