L'ottimizzazione degli iperparametri è un processo mediante il quale gli ingegneri regolano i parametri interni di un algoritmo di machine learning per migliorarne la precisione e le prestazioni. Si tratta di un processo iterativo che comporta tentativi ed errori, poiché l'ingegnere regolerà i valori dell'iperparametro e valuterà il cambiamento risultante nelle prestazioni dell'algoritmo.
Gli iperparametri sono diversi dai parametri del modello standard, che l'algoritmo di machine learning apprende durante l'addestramento sui dati. Gli iperparametri vengono impostati dall'ingegnere e rimangono costanti durante tutto il processo di addestramento dell'algoritmo. Esempi di iperparametri includono il numero di strati in una rete neurale, la velocità di apprendimento per gli algoritmi di ottimizzazione e il numero di alberi in un albero decisionale.
Nel processo di ottimizzazione degli iperparametri, gli ingegneri cercano di trovare i valori ottimali degli iperparametri eseguendo più volte l'algoritmo sui dati di training. Ogni volta che gli iperparametri vengono ottimizzati e le prestazioni risultanti sui dati di addestramento vengono valutate, consentendo all'ingegnere di identificare l'impostazione che produrrà i migliori risultati sui nuovi dati. Questo processo viene spesso definito “ottimizzazione degli iperparametri”.
Gli iperparametri sono di particolare importanza quando si creano modelli di machine learning poiché possono influenzare in modo significativo le prestazioni del risultato finale. Pertanto, l’ottimizzazione degli iperparametri è un passo importante nello sviluppo di qualsiasi algoritmo di machine learning e non dovrebbe essere trascurato.
