 Expliquer le concept d'optimisation des hyperparamètres
L'optimisation des hyperparamètres est le processus de réglage des hyperparamètres dans un modèle d'apprentissage automatique pour obtenir des performances optimales sur une tâche donnée. Les hyperparamètres sont des paramètres qui ne sont pas appris lors de la formation du modèle, mais qui sont définis avant la formation et qui influencent le comportement du modèle. Les exemples incluent le taux d'apprentissage, le nombre de couches et de neurones dans un réseau de neurones, la force de régularisation, etc. L'optimisation des hyperparamètres est le processus consistant à trouver la meilleure combinaison de ces hyperparamètres, ce qui permet au modèle d'obtenir les meilleures performances sur la tâche donnée.