instruction: Írja le, mi az a hiperparaméter-optimalizálás, és soroljon fel három népszerű technikát.
output: A hiperparaméter-optimalizálás a hiperparaméterek megfelelő értékeinek kiválasztása, amelyek olyan változók, amelyek meghatározzák a gépi tanulási modell szerkezetét és viselkedését. Ezek a hiperparaméterek határozzák meg a modell fontos jellemzőit, például a komplexitást, a kapacitást és a rugalmasságot. Mivel egy modell teljesítménye nagymértékben függhet a hiperparaméterek értékeitől, optimalizálásuk jelentősen javíthatja a modell adatból való tanulási képességét.
  
  A hiperparaméterek optimalizálására számos népszerű technika létezik, többek között:
  
  1. Rácsos keresés: Ez a technika az egyes hiperparaméterek értéklistájának megadásából, majd a hiperparaméterek minden egyes kombinációjára egy modell kiképzéséből áll. Bár ez a technika egyszerű és könnyen megvalósítható, gyakran számításigényes, különösen a hiperparaméterek és az egyes hiperparaméterek értékeinek számának növekedésével.
  
  2. Véletlenszerű keresés: Ez a technika hasonló a rácsos kereséshez, de az egyes hiperparaméterek értékeinek listájának megadása helyett az egyes hiperparaméterek értékei véletlenszerűen kerülnek kiválasztásra egy előre meghatározott eloszlásból. A véletlenszerű keresés gyakran hatékonyabb, mint a rácsos keresés, különösen, ha a hiperparaméterek száma nagy.
  
  3. Bayesi optimalizálás: Ez a technika magában foglalja a függvény valószínűségi modelljének megalkotását, amely a hiperparamétereket a modell teljesítményéhez képezi le, majd ezt a modellt felhasználva kiválasztja azokat a hiperparamétereket, amelyek várhatóan jó teljesítményt eredményeznek. A bayesi optimalizálás gyakran hatékonyabb, mint a rácsos keresés és a véletlenszerű keresés, mivel nem szükséges a hiperparaméterek összes lehetséges kombinációjának kiértékelése.