paraméterkészletet

A paraméterkészletet, a számítástechnikában és a gépi tanulásban, egy modell vagy algoritmus által meghatározott értékek gyűjteményére utal. Ezek az értékek befolyásolják a modell viselkedését, predikcióit vagy kimenetét. A paraméterek lehetnek előre meghatározottak, vagy tanítási folyamat során, például adatok alapján, kerülnek beállításra.

A gépi tanulás kontextusában a paraméterkészletet kulcsfontosságú az algoritmus teljesítményének szempontjából. A helyesen beállított paraméterek optimalizálják a modell pontosságát, míg a rosszul megválasztottak alul-, vagy túltanuláshoz vezethetnek. Például egy neurális hálózatban a paraméterek lehetnek a súlyok és az eltolások, amelyeket a hálózat a bemeneti adatokból tanul meg.

A paraméterek megválasztása és finomhangolása, vagyis a "paraméterezés", gyakran iteratív folyamat. Különböző technikákat alkalmaznak a legjobb paraméterkészlet megtalálására, mint például a rácsoktatás (grid search) vagy a véletlenszerű keresés (random search). A paramétereknek két fő típusa létezik: a tanítható paraméterek (trainable parameters), amelyeket a tanulási folyamat során frissítenek, és a hiperparaméterek (hyperparameters), amelyeket a tanulási folyamat előtt állítanak be, és nem közvetlenül a modell tanulja meg az adatokból, hanem az befolyásolja, hogyan tanul a modell. A paraméterkészletet tehát a modell működésének alapvető alkotóelemeinek halmaza.