 Limbola tina ya optimisation ya hyperparamètre.
Optimisation ya hyperparamètre ezali processus ya koluka pe kopona na ndenge ya système ensemble ya ba hyperparamètres optimaux pona modèle ya apprentissage automatique na tina ya kozua performance ya malamu koleka. Ba hyperparamètres ezali ba paramètres oyo ezuami te na tango ya formation ya modèle, kasi na esika na yango, etiamaki liboso ya formation pe e influencer structure pe comportement ya modèle. Lokola ba combinaisons différentes ya ba hyperparamètres ekoki komema na performance ya modèle drastiquement différente, ezali important pona na bokebi ba valeurs wana pona kozua modèle ya performance optimale. Ntina ya optimisation ya hyperparamètre ezali ya koluka combinaison ya malamu ya ba hyperparamètres oyo e minimiser fonction ya perte ya modèle, to na ba cas misusu, e maximiser précision to quelque métrique ya recompense mosusu. Na ko affiner ba hyperparamètres, mutu akoki ko améliorer makoki ya modèle ya ko généraliser na ba données ya sika pe kosala ba prédictions ya malamu. Na yango, optimisation ya hyperparamètre ezali étape essentiel mpo na kotonga modèle ya apprentissage automatique ya makasi mpe ya performance ya likolo.