Ткачова, Таїсія Максимівна2023-06-202023-06-202022Ткачова, Т. М. Аналіз підходів до оптимізації гіперпараметрів у моделях машинного навчання : дипломна робота бакалавра / Т. М. Ткачова. – Одеса, 2022. – 28 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35494Оптимiзацiя моделi є однiєю з найскладнiших проблем у пошуку рiшень задач машинного навчання. Етапом розв’язку задач машинного навчання, завдяки якому досягається оптимальнiсть моделi називають налаштуванням гiперпараметрiв (або оптимiзацiєю гiперпараметрiв). Гiперпараметри – це параметри, що встановлюються перед початком процесу навчання та визначають архiтектуру моделi. Префiкс «гiпер» говорить про те, що це параметри «верхнього рiвня», тобто контролюють процес навчання та параметри моделi, що випливають iз неї. Налаштування гiперпараметрiв є важливою частиною керування поведiнки моделi машинного навчання. Цей процес полягає у знаходженнi такої комбiнацiї значень гiперпараметрiв, яка найкраще максимiзує продуктивнiсть моделi, мiнiмiзуючи попередньо визначену функцiю втрат.uk113 прикладна математикамашинне навчанняналаштування гіперпараметрівдерево рішеньпопередня обробкаDiplomas