 Décrivez ce qu'est l'optimisation des hyperparamètres et énumérez trois techniques populaires.
L'optimisation des hyperparamètres est le processus de recherche automatique des meilleurs hyperparamètres pour un modèle d'apprentissage automatique. Les techniques populaires d'optimisation des hyperparamètres incluent la recherche de grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne. La recherche de grille implique de définir manuellement un ensemble d'hyperparamètres et de les évaluer. La recherche aléatoire consiste à évaluer des hyperparamètres sélectionnés au hasard. L'optimisation bayésienne utilise des distributions de probabilité et l'inférence bayésienne pour rechercher les hyperparamètres optimaux.