Как используется аргумент в машинном обучении для настройки гиперпараметров модели?

В машинном обучении гиперпараметры, которые не обучаются напрямую, передаются в качестве аргументов в конструктор классов моделей. scikit-learn.org scikit-learn.ru

Настройка гиперпараметров (тюнинг) — важный шаг при построении эффективных моделей. labex.io Он заключается в нахождении оптимальной комбинации гиперпараметров, которая приводит к наилучшим результатам работы модели. labex.io

Для настройки гиперпараметров используют различные инструменты, например:

• Optuna. practicum.yandex.ru Библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная для автоматизации настройки гиперпараметров. practicum.yandex.ru Она использует несколько алгоритмов оптимизации и поддерживает интеграцию с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, MLflow, PyTorch и Scikit-learn. practicum.yandex.ru
• Scikit-learn. scikit-learn.org labex.io Предоставляет несколько инструментов для поиска наилучших гиперпараметров: GridSearchCV и RandomizedSearchCV. labex.io
• Машинное обучение Azure. web.archive.org Позволяет автоматизировать настройку гиперпараметров и запускать эксперименты в параллельном режиме для эффективной оптимизации гиперпараметров. web.archive.org