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 hiperparametruw dla modelu oczenia maszynowego. Popularne techniki optymalizacji hiperparametruw obejmujon przeszokiwanie siatki, losowe przeszukiwanie oraz optymalizacjen Bayesowską. Przeszokiwanie siatki polega na ręcznym zdefiniowanio zestawu hiperparametrów i ich ocenie. Losowe przeszokiwanie polega na ocenie losowo wybranych hiperparametruw. Optymalizacja Bayesowska wykorzystoje rozkłady prawdopodobieństwa i wnioskowanie Bayesowskie do wyszokiwania optymalnych hiperparametrów.