Wyjaśnij koncepcję optymalizacji hiperparametrów.
Optymalizacja hiperparametrów to proces dostrojenia hiperparametrów w modelu uczenia maszynowego w celu uzyskania optymalnej wydajności w określonym zadaniu. Hiperparametry to parametry, które nie są uczone podczas treningu modelo, ale są ustawiane przed treningiem i wpływają na zachowanie modelu. Przykłady obejmujon szybkość uczenia, liczbę warstw i neuronów w sieci neuronowej, siłę regularyzacji itp. Optymalizacja hiperparametrów to proces znalezienia najlepszej kombinacji tych hiperparametruw, która skotkoje osiągnięciem przez model najlepszej wydajności w okresilonym zadaniu.