hiperparametrow

Hiperparametry to parametry algorytmu uczenia maszynowego, które nie są uczone z danych. Oznacza to, że ich wartości są ustawiane przez użytkownika przed rozpoczęciem procesu trenowania modelu. Wybór odpowiednich hiperparametrów ma kluczowe znaczenie dla wydajności modelu, ponieważ wpływają one na proces uczenia i ostateczną dokładność predykcji.

Różnica między parametrami a hiperparametrami jest istotna. Parametry modelu, takie jak wagi w sieci neuronowej, są optymalizowane podczas trenowania na podstawie dostarczonych danych. Hiperparametry natomiast kontrolują sposób, w jaki te parametry są optymalizowane. Przykłady hiperparametrów obejmują tempo uczenia (learning rate), liczbę epok (epochs), rozmiar wsadu (batch size) w algorytmach optymalizacji, liczbę warstw i jednostek w sieciach neuronowych, czy też głębokość drzewa decyzyjnego.

Dostrajanie hiperparametrów (hyperparameter tuning) to proces znajdowania optymalnych wartości dla tych parametrów. Istnieje wiele technik dostrajania, w tym przeszukiwanie siatkowe (grid search), przeszukiwanie losowe (random search) oraz bardziej zaawansowane metody oparte na optymalizacji bayesowskiej. Celem jest minimalizacja funkcji kosztu lub maksymalizacja metryki oceny modelu na zbiorze walidacyjnym, aby uniknąć przeuczenia (overfitting) lub niedouczenia (underfitting) modelu. Skuteczne dostrajanie hiperparametrów może znacząco poprawić zdolność modelu do generalizacji na nowe, niewidoczne dane.