Hyperparameter tuning (strojenie hiperparametrów) to proces znajdowania optymalnych ustawień modelu uczenia maszynowego, które są definiowane przed rozpoczęciem trenowania i kontrolują przebieg procesu uczenia. Polega na iteracyjnym testowaniu różnych kombinacji parametrów, takich jak szybkość uczenia czy liczba warstw sieci, w celu zminimalizowania błędów i maksymalizacji dokładności modelu na nowych danych. Dzięki temu procesowi można uniknąć problemów z przeuczeniem oraz znacząco podnieść wydajność i skuteczność algorytmu w rzeczywistych zastosowaniach.
Źródło: en.wikipedia.org
