Некоторые методы автоматической настройки гиперпараметров:

• Grid Search (поиск по сетке). 15 Для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений. 5 Перебираются все комбинации значений различных гиперпараметров, на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется. 5 Выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество. 5
• Random Search. 5 Перебираются не все комбинации гиперпараметров, а только случайное подмножество. 5 Для каждого гиперпараметра задаётся распределение, из которого выбирается его значение, и комбинация гиперпараметров составляется из этих распределений. 5
• Байесовская оптимизация. 2 Метод глобальной оптимизации для неизвестной функции (чёрного ящика) с шумом. 2 Строится стохастическая модель функции отображения из значений гиперпараметра в целевую функцию, применённую на множестве проверки. 2
• Оптимизация на основе градиентов. 2 Для конкретных алгоритмов обучения вычисляется градиент гиперпараметров и оптимизируется с помощью градиентного спуска. 2
• Эволюционная оптимизация. 2 Использует эволюционные алгоритмы для поиска гиперпараметров для данного алгоритма. 2
• AutoML. 4 Подход, который стремится автоматизировать различные этапы создания моделей машинного обучения, включая выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров и даже предобработку данных. 4
• Auto-sklearn. 4 Библиотека, разработанная на основе scikit-learn, которая предоставляет автоматическую оптимизацию гиперпараметров и выбор алгоритмов. 4

Выбор метода зависит от доступных ресурсов, сложности модели и поставленной задачи. 4