Optimalizace hyperparametrů je proces nalezení nejlepších hodnot hyperparametrů pro model strojového učení s cílem maximalizovat jeho výkon a přesnost. Tento proces je důležitý, protože správně zvolené hyperparametry mohou výrazně ovlivnit výsledky modelu. 

Tři populární techniky pro optimalizaci hyperparametrů jsou:
1. Grid Search - systematické prohledávání různých kombinací hyperparametrů v určeném rozsahu
2. Random Search - náhodné vybírání kombinací hyperparametrů pro nalezení optimálního nastavení
3. Bayesian Optimization - využívání pravděpodobnostních modelů k predikci nejlepších hodnot hyperparametrů na základě dosavadních výsledků.
Optimalizace hyperparametrů je proces automatického nalezení nejlepších hyperparametrů pro model strojového učení. Oblíbené techniky optimalizace hyperparametrů zahrnují grid search, random search a Bayesovskou optimalizaci. Grid search zahrnuje manuální definování sady hyperparametrů a jejich vyhodnocení. Random search zahrnuje vyhodnocení náhodně vybraných hyperparametrů. Bayesovská optimalizace používá pravděpodobnostní distribuce a Bayesovské inference k hledání optimálních hyperparametrů.