Hyperparâmetros

Hyperparâmetros são configurações externas em um modelo de aprendizado de máquina que não são aprendidas a partir dos dados. Eles controlam o processo de treinamento e influenciam o desempenho do modelo. Ao contrário dos parâmetros do modelo, que são ajustados durante o treinamento com base nos dados de entrada, os hiperparâmetros são definidos antes do início do treinamento.

A escolha apropriada de hiperparâmetros é crucial para obter um modelo com bom desempenho. Hiperparâmetros comuns incluem a taxa de aprendizado, o número de épocas, o tamanho do lote, a força da regularização e a arquitetura específica do modelo (por exemplo, o número de camadas em uma rede neural ou o número de árvores em um Random Forest).

O processo de encontrar os melhores hiperparâmetros é conhecido como otimização de hiperparâmetros. Existem várias técnicas para isso, como a busca em grade, a busca aleatória e a otimização bayesiana. A busca em grade envolve a avaliação exaustiva de uma combinação predefinida de valores de hiperparâmetros. A busca aleatória seleciona aleatoriamente combinações de hiperparâmetros de uma distribuição definida. A otimização bayesiana usa resultados de avaliações anteriores para escolher as próximas combinações de hiperparâmetros a serem testadas, sendo geralmente mais eficiente.

O ajuste fino dos hiperparâmetros pode ser um processo iterativo e computacionalmente intensivo, mas é essencial para evitar o sobreajuste (overfitting) ou o subajuste (underfitting) do modelo, garantindo assim que ele generalize bem para dados não vistos.