L'ottimizzazione degli iperparametri è il processo di ottimizzazione degli iperparametri in un modello di machine learning per ottenere prestazioni ottimali su una determinata attività. Gli iperparametri sono parametri che non vengono appresi durante l'addestramento del modello, ma vengono invece impostati prima dell'addestramento e influenzano il comportamento del modello. Gli esempi includono il tasso di apprendimento, il numero di livelli e neuroni in una rete neurale, la forza di regolarizzazione, ecc. L'ottimizzazione dell'iperparametro è il processo per trovare la migliore combinazione di questi iperparametri che fa sì che il modello raggiunga le migliori prestazioni nell'attività data.
Spiegare il concetto di ottimizzazione degli iperparametri