Spiega il concetto di ottimizzazione degli iperparametri.
L'ottimizzazione degli iperparametri è il processo di regolazione degli iperparametri in un modello di apprendimento automatico per ottenere prestazioni ottimali su un determinato compito. 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 strati e neuroni in una rete neurale, la forza di regolarizzazione, ecc. L'ottimizzazione degli iperparametri è il processo di trovare la migliore combinazione di questi iperparametri che porta il modello a ottenere le migliori prestazioni sul compito assegnato.