การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นกระบวนการที่วิศวกรปรับพารามิเตอร์ของพารามิเตอร์ภายในของอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพ เป็นกระบวนการวนซ้ำที่เกี่ยวข้องกับการลองผิดลองถูก เนื่องจากวิศวกรจะปรับค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์และประเมินการเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ในประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
ไฮเปอร์พารามิเตอร์แตกต่างจากพารามิเตอร์โมเดลมาตรฐาน ซึ่งอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้ขณะฝึกข้อมูล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ถูกกำหนดโดยวิศวกรและคงที่ตลอดกระบวนการฝึกอบรมของอัลกอริทึม ตัวอย่างของไฮเปอร์พารามิเตอร์ ได้แก่ จำนวนเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียม อัตราการเรียนรู้สำหรับอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม และจำนวนแผนผังในแผนผังการตัดสินใจ
ในกระบวนการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ วิศวกรพยายามค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดของไฮเปอร์พารามิเตอร์โดยการรันอัลกอริทึมกับข้อมูลการฝึกอบรมหลายครั้ง แต่ละครั้งที่มีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างละเอียดและประเมินประสิทธิภาพผลลัพธ์ของข้อมูลการฝึกอบรม ช่วยให้วิศวกรสามารถระบุการตั้งค่าที่จะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดกับข้อมูลใหม่ได้ กระบวนการนี้มักเรียกกันว่า "การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์"
ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีความสำคัญเป็นพิเศษเมื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของผลลัพธ์สุดท้าย ดังนั้นการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์จึงเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและไม่ควรมองข้าม
