В чем преимущества и недостатки использования Hyper для оптимизации гиперпараметров в машинном обучении?

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

Некоторые преимущества использования Hyperopt:

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

Некоторые недостатки:

• Случайный поиск. newtechaudit.ru Параметры берутся случайным образом из выборки с указанным распределением. newtechaudit.ru 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. newtechaudit.ru
• Метод байесовской оптимизации. www.jeremyjordan.me Каждый эксперимент проводится изолированно, поэтому нельзя использовать информацию из одного эксперимента для улучшения следующего. www.jeremyjordan.me

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