human
Veuillez expliquer ce qu'est "l'optimisation des hyperparamètres"
gpt
Dans l'apprentissage automatique, l'optimisation ou le réglage des hyperparamètres consiste à choisir un ensemble d'hyperparamètres optimaux pour un algorithme d'apprentissage. Un hyperparamètre est un paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage. En revanche, les valeurs des autres paramètres (généralement les poids des nœuds) sont apprises.
Le même type de modèle d'apprentissage automatique peut nécessiter des contraintes, des pondérations ou des taux d'apprentissage différents pour généraliser différents modèles de données. Ces mesures sont appelées hyperparamètres et doivent être ajustées pour que le modèle puisse résoudre de manière optimale le problème d'apprentissage automatique. L'optimisation des hyperparamètres trouve un tuple d'hyperparamètres qui produit un modèle optimal qui minimise une fonction de perte prédéfinie sur des données indépendantes données. La fonction objective prend un tuple d'hyperparamètres et renvoie la perte associée. La validation croisée est souvent utilisée pour estimer cette performance de généralisation.