「ハイパーパラメータ最適化の概念を説明してください。」
ハイパーパラメータ最適化とは、機械学習モデルのハイパーパラメータを調整して、与えられたタスクで最適なパフォーマンスを得るプロセスです。ハイパーパラメータとは、モデルの学習中には学習されないパラメータであり、トレーニング前に設定され、モデルの振る舞いに影響を与えます。例えば、学習率、ニューラルネットワークの層数やニューロンの数、正則化の強度などがあります。ハイパーパラメータ最適化は、これらのハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけ、与えられたタスクで最高のパフォーマンスを発揮するモデルを得るプロセスです。