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» гово- рить про те, що це параметри «верхнього рiвня», тобто контролюють процес навчання та параметри моделi, що випливають iз неї. Налаштування гiперпараметрiв є важливою частиною керування по- ведiнки моделi машинного навчання. Цей процес полягає у знаходженнi такої комбiнацiї значень гiперпараметрiв, яка найкраще максимiзує проду- ктивнiсть моделi, мiнiмiзуючи попередньо визначену функцiю втрат.uk113 прикладна математикамашинне навчанняналаштування гіперпараметрівдерево рішеньпопередня обробкаDiplomas