Opisz, czym jest optymalizacja hiperparametrów i wymień trzy popularne techniki.

Optymalizacja hiperparametrów to proces dostosowywania parametrów algorytmu uczenia maszynowego w celu uzyskania najlepszych wyników. Parametry te nie są wprost uczone przez algorytm, ale muszą być ustawione przed rozpoczęciem procesu uczenia. Optymalizacja hiperparametrów polega na znalezieniu najlepszych wartości tych parametrów, które umożliwią uzyskanie najlepszych wyników uczenia.

Trzy popularne techniki optymalizacji hiperparametrów to: Random Search, Grid Search i Bayesian Optimization. W przypadku Random Search, wartości hiperparametrów są losowo wybierane z określonego zakresu. W Grid Search, przeszukiwana jest siatka wartości hiperparametrów, a najlepsza kombinacja jest wybierana na podstawie wyników uczenia. W Bayesian Optimization, wykorzystywana jest metoda Bayesa do modelowania funkcji celu i przeszukiwania przestrzeni hiperparametrów w celu znalezienia najlepszej kombin
Optymalizacja hiperparametrów to proces automatycznego znalezienia najlepszych hiperparametrów dla modelo uczenia maszynowego. Popularne techniki optymalizacji hiperparametruw obejmują przeszukiwanie siatki, losowe przeszukiwanie oraz optymalizację Bayesowską. Przeszukiwanie siatki polega na ręcznym zdefiniowaniu zestawo hiperparametrów i ich ocenie. Losowe przeszukiwanie polega na ocenie losowo wybranych hiperparametrów. Optymalizacja Bayesowska wykorzystuje rozkłady prawdopodobieństwa i wnioskowanie Bayesowskie do wyszukiwania optymalnych hiperparametrów.