Optimalizace hyperparametrů je proces nalezení nejlepších hodnot pro parametry, které ovlivňují chování učícího algoritmu. Tyto parametry se nazývají hyperparametry a nejsou přímo naučeny během trénování modelu. Optimalizace hyperparametrů je důležitá, protože správné nastavení hyperparametrů může vést k lepšímu výkonu modelu. Tento proces obvykle zahrnuje zkoumání různých kombinací hodnot hyperparametrů a vyhodnocování výsledků pomocí metrik jako je přesnost, účinnost nebo chybovost.
Optimalizace hyperparametrů je proces ladění hyperparametrů v modelu strojového učení s cílem dosáhnout optimálního výkonu při dané úloze. Hyperparametry jsou parametry, které nejsou během trénování modelu naučeny, ale jsou nastaveny před trénováním a ovlivňují chování modelu. Příklady zahrnují rychlost učení, počet vrstev a neuronů v neuronové síti, sílu regularizace atd. Optimalizace hyperparametrů je proces hledání nejlepší kombinace těchto hyperparametrů, která vede k tomu, že model dosáhne nejlepšího výkonu při dané úloze.