Wenn Sie Partnerlinks in unseren Inhalten folgen, erhalten wir m?glicherweise eine Provision. Dabei entstehen Ihnen keine zus?tzliche Kosten. Wir zeigen transparent, wie Was bedeutet Hyperparameter?
Ein Hyperparameter ist ein Parameter für maschinelles Lernen, dessen Wert ausgew?hlt wird, bevor ein Lernalgorithmus trainiert wird. Hyperparameter sind nicht mit Parametern zu verwechseln. Beim maschinellen Lernen wird der Label-Parameter verwendet, um Variablen zu identifizieren, deren Werte beim Training gelernt werden.
Jede Variable, die ein KI– oder ML-Ingenieur vor Beginn des Modelltrainings ausw?hlt, kann als Hyperparameter bezeichnet werden – solange der Wert der Variable am Ende des Trainings gleich bleibt.
Beispiele von Hyperparametern beim maschinellen Lernen sind:
- Modellarchitektur
- Lernrate
- Anzahl der Epochen
- Anzahl der Verzweigungen in einem Entscheidungsbaum
- Anzahl von Clustern in einem Clustering-Algorithmus
Techopedia erkl?rt Hyperparameter
Es ist wichtig, die richtigen Hyperparameter zu w?hlen, bevor das Training beginnt, da diese Art von Variablen einen direkten Einfluss auf die Leistung des resultierenden maschinellen Lernmodells hat.
Der Prozess der Auswahl der zu verwendenden Hyperparameter wird als Hyperparameter-Tuning bezeichnet. Der Prozess der Abstimmung kann auch als Hyperparameter-Optimierung (HPO) bezeichnet werden. Man kann die besten kostenlosen KI Tools nutzen, um die Auswahl und Optimierung von Hyperparametern zu erleichtern.
