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Hyperparamètres

Les hyperparamètres sont des variables qui affectent les capacités d'apprentissage de votre modèle. Ils sont généralement ajustés manuellement en dehors du modèle lui-même.

Pourquoi sont-ils importants ?

Les hyperparamètres jouent un rôle essentiel dans la performance et la capacité de généralisation d'un modèle d'apprentissage automatique. En ajustant les hyperparamètres, vous pouvez influencer la façon dont le modèle apprend et se comporte lors de la phase d'entraînement. Par exemple, vous pouvez régler les hyperparamètres pour contrôler la complexité du modèle, la vitesse d'apprentissage, la régularisation et d'autres aspects qui affectent la qualité des prédictions du modèle.

Trouver les meilleurs hyperparamètres est un processus itératif qui implique souvent une exploration et une expérimentation systématiques. L'ajustement des hyperparamètres peut permettre d'optimiser les performances du modèle, d'éviter le surajustement (overfitting) ou le sous-ajustement (underfitting) et d'améliorer sa capacité à généraliser sur de nouvelles données.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les hyperparamètres sont utilisés dans divers domaines de l'apprentissage automatique pour améliorer les performances des modèles. Les chercheurs et les praticiens utilisent des techniques telles que la recherche par grille, la recherche aléatoire ou l'optimisation bayésienne pour trouver les meilleurs hyperparamètres pour un modèle donné.

Des bibliothèques et des outils logiciels avancés sont également disponibles pour faciliter l'ajustement des hyperparamètres. Ces outils automatisent le processus de recherche des combinaisons optimales d'hyperparamètres en utilisant des algorithmes d'optimisation avancés.

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