Возможно, имелась в виду библиотека Hyperopt для подбора гиперпараметров в машинном обучении. 5

Некоторые преимущества использования Hyperopt:

• Работа с разными типами гиперпараметров. 5 Библиотека может взаимодействовать с непрерывными, дискретными, категориальными и другими параметрами. 5
• Сохранение истории поиска. 5 Можно сохранять, прерывать и затем продолжать процесс поиска гиперпараметров. 5

Некоторые недостатки:

• Случайный поиск. 5 Параметры берутся случайным образом из выборки с указанным распределением. 5 В большинстве случаев этот метод быстрее, чем поиск по решётке (Grid Search), но не всегда позволяет найти оптимум и не защищает от перебора заведомо неудачных комбинаций. 5
• Метод байесовской оптимизации. 4 Каждый эксперимент проводится изолированно, поэтому нельзя использовать информацию из одного эксперимента для улучшения следующего. 4

Таким образом, у разных методов оптимизации гиперпараметров в машинном обучении есть свои особенности, и выбор конкретного подхода зависит от конкретных условий.