Hyperparameter-Optimierung
ConceptVerfahren zur systematischen Auswahl der optimalen Hyperparameter für ein ML-Modell
Die Hyperparameter-Optimierung ist ein Prozess zur systematischen Suche nach den besten Hyperparametern für ein maschinelles Lernmodell. Hyperparameter sind konfigurierbare Parameter, die nicht direkt aus den Daten gelernt werden, sondern vor dem Training festgelegt werden müssen. Dieser Prozess kann durch Methoden wie Grid Search, Random Search oder fortgeschrittene Techniken wie Bayesian Optimization durchgeführt werden. Eine sorgfältige Optimierung der Hyperparameter kann die Leistung eines Modells erheblich verbessern und ist ein entscheidender Schritt in der ML-Pipeline.
Andere Schreibweisen
Hyperparameter-Tuning, HP-Optimierung