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Hiperparâmetros são variáveis de configuração que controlam...
Hiperparâmetros são variáveis de configuração que controlam o treinamento de modelos de aprendizado de máquina (ou, machine learning).
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se:
A
Identificar e selecionar os hiperparâmetros ideais para uso no treinamento de um modelo de aprendizado de máquina.
B
Processo de ajuste de hiperparâmetros iterativo, onde se experimenta combinação única e padronizada de parâmetros e valores.
C
Ajuste de hiperparâmetros somente de modo automatizado, obtendo variáveis de configuração externas que os cientistas de dados usam para gerenciar o treinamento do modelo de machine learning.
D
Polarizar a função de ganho de um modelo de aprendizado de máquina.