{"text": "### Human: Jelaskan tujuan optimasi hiperparameter.. ### Assistant: Optimasi hiperparameter adalah proses mencari dan memilih secara sistematis seperangkat hiperparameter optimal untuk model pembelajaran mesin untuk mencapai kinerja terbaik. Hiperparameter adalah parameter yang tidak dipelajari selama pelatihan model, tetapi sebaliknya, mereka ditetapkan sebelum pelatihan dan mempengaruhi struktur dan perilaku model. Karena kombinasi berbeda dari hiperparameter dapat menyebabkan kinerja model yang sangat berbeda, penting untuk memilih dengan hati-hati nilai-nilai ini untuk mencapai model berkinerja optimal. Tujuan dari optimasi hiperparameter adalah untuk menemukan kombinasi terbaik dari hiperparameter yang meminimalkan fungsi kerugian model, atau dalam beberapa kasus, memaksimalkan akurasi atau beberapa metrik lainnya. Dengan memperbaiki penyesuaian parameter, seseorang dapat meningkatkan kemampuan model untuk merumuskan data baru dan prediksi. Oleh karena itu, optimasi hiperparameter adalah langkah penting dalam membangun dan membangun model pembelajaran mesin yang lebih robust."}