{"id":174009,"date":"2023-04-10T19:31:37","date_gmt":"2023-04-10T18:31:37","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=174009"},"modified":"2023-10-29T21:15:27","modified_gmt":"2023-10-29T20:15:27","slug":"optuna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/optuna","title":{"rendered":"Optuna: Wozu dient dieses Tool im Machine Learning?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174009\" class=\"elementor elementor-174009\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a221d04 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6a221d04\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-614c9917 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"614c9917\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Optuna ist ein automatisiertes Suchwerkzeug zur Optimierung von Hyperparametern in deinen Machine-Learning-Modellen. Durch verschiedene Suchmethoden und deren Kombination hilft dir diese Bibliothek, die optimalen Hyperparameter zu identifizieren.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e113dbd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e113dbd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Zur Wiederholung: Hyperparameter sind Daten, die vom Entwickler manuell eingegeben werden m\u00fcssen. Im Gegensatz zum Lernen \u00fcber Trainingsdaten. Sie haben einen erheblichen Einfluss auf die Funktionsweise des Modells und seine Leistung.<\/p><p>Wenn du z. B. ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronales Netz<\/a> nur mit linearen Schichten trainieren m\u00f6chtest, w\u00e4ren m\u00f6gliche Hyperparameter u. a.:<\/p><ul><li>Anzahl der Schichten ;<\/li><li>Units per Layer (Einheiten pro Schicht) ;<\/li><li>Learning Rate (Lernrate) ;<\/li><li>Regularization Force (Regularisierungskraft) ;<\/li><li>Activation Function (Aktivierungsfunktion).<\/li><\/ul><p>Selbst wenn du nur zwei potenzielle Werte pro Variable hast, kannst du schnell auf eine beeindruckende (und zeitraubende) Anzahl von Experimenten kommen. Du kannst dies also manuell mit Techniken wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\">Kreuzvalidierung<\/a> oder Optimierung durch Trial and Error tun oder <a href=\"https:\/\/optuna.org\/\">Optuna<\/a> w\u00e4hlen, um diesen Prozess zu automatisieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3043b15f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3043b15f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e119f81 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7e119f81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert Optuna ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73ea3d1e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73ea3d1e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das <strong>Prinzip von Optuna<\/strong> besteht darin, dass der Nutzer einen Raum mit Hyperparametern angibt, die getestet werden sollen. Das Tool ermittelt dann die Kombination von Hyperparametern, die das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Machine-Learning-Modell optimieren.<\/a> Um dies zu tun, musst du Optuna eine Leistungsmetrik zur Verf\u00fcgung stellen. Das Tool wird sich bem\u00fchen, diese zu optimieren.<\/p><p>Das Suchwerkzeug hat Algorithmen in zwei verschiedene Kategorien aufgeteilt:<\/p><ol><li>die Stichprobenstrategie (sampling strategy) und<\/li><li>die Reduktionsstrategie (pruning strategy).<\/li><\/ol><p>Hinter der Stichprobenstrategie verbergen sich in Wirklichkeit drei verschiedene Methoden:<\/p><ol><li><strong>Zufallssuche (random search)<\/strong>: Bei dieser Methode werden die Hyperparameter zuf\u00e4llig aus dem festgelegten Suchraum ausgew\u00e4hlt. Diese Methode ist n\u00fctzlich, wenn du nicht wei\u00dft, was du versuchen sollst.<\/li><li><strong>Grid Search:<\/strong> Hierbei werden alle m\u00f6glichen Kombinationen im definierten Suchraum ausprobiert. Sie ist n\u00fctzlich, wenn du eine bestimmte Idee ausprobieren m\u00f6chtest. Sie ist jedoch sehr zeitaufwendig, wenn dein Suchraum zu gro\u00df ist.<\/li><li><strong>Bayes&#8217;sche Optimierung:<\/strong> Sie verwendet zuerst die Zufallssuche und verfeinert dann die<strong> Hyperparameter auf der Grundlage der Ergebnisse<\/strong>. Sie ist oft effektiver als die Zufallssuche, da sie ihre Versuche an den vorherigen Ergebnissen orientiert.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5eab495e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5eab495e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00dcber die Stichprobenstrategie hinaus kann die &#8222;pruning strategy&#8220; die Anzahl unn\u00f6tiger Versuche durch Early Stopping (vorzeitiges Beenden) derjenigen Versuche, die am wenigsten aussichtsreich erscheinen, reduzieren.<\/p><p>Dadurch kannst du Rechenzeit einsparen. Bedenke, dass Optuna, wenn du keine Strategie angibst, standardm\u00e4\u00dfig die Stichprobenstrategie mit Zufallssuche verwendet. Du wirst also keine M\u00f6glichkeit nutzen, um die Anzahl der Versuche zu reduzieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cff76f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1cff76f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63f39fe3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63f39fe3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vorteile von Optuna ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7237943a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7237943a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Sobald du die <strong>Hyperparameter deiner Machine-Learning-Modelle optimieren<\/strong> musst, erscheint Optuna als die beste L\u00f6sung, um diesen Prozess zu automatisieren. Diese L\u00f6sung hat viele Vorteile.<\/p><p>Der erste ist seine Benutzerfreundlichkeit. Denn das Suchwerkzeug l\u00e4sst sich problemlos in deine bestehenden Machine-Learning-Pipelines integrieren. Du musst also nur deinen Suchraum f\u00fcr Hyperparameter und die Verlust- oder Kostenfunktion (loss function) definieren.<\/p><p>Anschlie\u00dfend bietet Optuna verschiedene Suchmethoden an (wie oben beschrieben). Diese verschiedenen Methoden bieten dir die M\u00f6glichkeit, deine Suche an den jeweiligen <strong>Anwendungsfall anzupassen<\/strong>. Au\u00dferdem kann das Tool auf jedes Machine-Learning-Modell angewendet werden. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\">Clustering, Klassifizierung oder Regression, es unterst\u00fctzt alles.<\/a><\/p><p>Mit einer einfachen Visualisierung der Ergebnisse erm\u00f6glicht dir Optuna ein besseres Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, wie Hyperparameter die Leistung deines Modells beeinflussen. Du hast also alle Schl\u00fcssel in der Hand, um die optimale Konfiguration von Hyperparametern f\u00fcr dein Modell zu bestimmen. Und das alles dank eines kostenlosen Open-Source-Projekts.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3256ae5d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3256ae5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1025\" height=\"570\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/optuma.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174012\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/optuma.jpg 1025w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/optuma-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/optuma-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1025px) 100vw, 1025px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52863156 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52863156\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a44c9b5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2a44c9b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man die Hyperparameter seines Modells mit Optuna optimieren?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7eecb3b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7eecb3b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da du dir nun der<strong> Bedeutung von Optuna<\/strong> und der Zeitersparnis durch seine Verwendung bewusst bist, erf\u00e4hrst du, wie du es einrichten kannst.<\/p><ul><li>Importiere zun\u00e4chst die Optuna-Module und andere Module, die du ben\u00f6tigst, um dein Template und deine Loss Function zu definieren: &#8218;!pip install optuna&#8216;.<\/li><li>Lege den Bereich f\u00fcr die Suche nach Hyperparametern fest. Verwende dazu die Funktion &#8218;create_study&#8216;, um ein &#8222;study&#8220;-Objekt zu erstellen.<\/li><li>Lege den Suchraum f\u00fcr Hyperparameter fest, indem du die Funktionen &#8217;suggest_uniform&#8216; und &#8217;suggest_loguniform&#8216; verwendest.<\/li><li>Lege die Kostenfunktion fest: Sie muss eine Konfiguration von Hyperparametern eingeben und auf eine Leistungsbewertung verweisen.<\/li><li>Starte die Suche nach Hyperparametern, indem du die Funktion &#8222;optimize&#8220; des &#8222;study&#8220;-Objekts mit deiner Kostenfunktion als Argument aufrufst. Optuna beginnt dann mit der Suche nach den besten Hyperparametern unter Verwendung der von dir gew\u00e4hlten Stichprobenstrategie (standardm\u00e4\u00dfig Zufallssuche).<\/li><li>Greife auf die Ergebnisse zu, indem du die Funktionen &#8218;get_best_params&#8216; und &#8218;get_best_value&#8216; verwendest. Du kannst auch die Optuna-Visualisierungsfunktionen &#8218;plot_intermediate_values&#8216; und &#8218;plot_optimization_history&#8216; verwenden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50b6210a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"50b6210a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Folgenden findest du ein Beispiel f\u00fcr die Optimierung der Hyperparameter eines <strong>linearen Regressionsmodells mit Optuna:<\/strong><\/p><p>import optuna<\/p><p># Erstelle das Objekt &#8222;study&#8220; und definiere den Suchraum f\u00fcr Hyperparameter.<\/p><p>study = optuna.create_study()<\/p><p>study.suggest_uniform(&#8222;alpha&#8220;, 0.0, 1.0)<\/p><p>study.suggest_uniform(&#8222;l1_ratio&#8220;, 0.0, 1.0)<\/p><p># Definiere die Kostenfunktion.<\/p><p>def objective(trial):<\/p><p>alpha = trial.suggest_uniform(&#8222;alpha&#8220;, 0.0, 1.0)<\/p><p>l1_ratio = trial.suggest_uniform(&#8222;l1_ratio&#8220;, 0.0, 1.0)<\/p><p>model = Lasso(alpha=alpha, l1_ratio=l1_ratio)<\/p><p>score = -1.0 * cross_val<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e1d55a3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6e1d55a3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18130e4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"18130e4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2097da2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2097da2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Optuna ist ein effizientes automatisiertes Suchwerkzeug zur <strong>Optimierung von Hyperparametern in Machine-Learning-Modellen.<\/strong> Seine Einfachheit, seine Flexibilit\u00e4t bei der Auswahl der Optimierungsalgorithmen und seine Integration in bestehende Pipelines machen es zu einem Muss<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b8ec82d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b8ec82d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Du wei\u00dft jetzt alles \u00fcber Optuma. Wenn du dieses Tool beherrschen m\u00f6chtest, um deine Prozesse durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zu automatisieren, dann entdecke die Kurse von DataScientest.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d1dabd0 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4d1dabd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Datascientest Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51adb1f6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"51adb1f6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-598c7f09 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"598c7f09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie funktioniert Optuna?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das Prinzip von Optuna besteht darin, dass der Benutzer einen Bereich von Hyperparametern angibt, die getestet werden sollen. Das Tool ermittelt dann die Kombination von Hyperparametern, die das Machine-Learning-Modell optimiert. Um dies zu tun, musst du Optuna eine Leistungsmetrik zur Verf\u00fcgung stellen. Das Tool wird alles tun, um diese zu optimieren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was sind die Vorteile von Optuna?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Wenn du die Hyperparameter deiner Machine-Learning-Modelle optimieren musst, ist Optuna die beste L\u00f6sung, um diesen Prozess zu automatisieren. Die L\u00f6sung hat viele Vorteile. Der erste ist seine Benutzerfreundlichkeit. Denn das Suchwerkzeug l\u00e4sst sich problemlos in deine bestehenden Machine-Learning-Pipelines integrieren. 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