Parametr, nebo hyperparametr?

V předchozím videu jsi se dozvěděl/a o hyperparametrech v machine learningu a o tom, proč je jejich ladění tak důležité. Automatizace této optimalizace je klíčová – ale nejdřív je potřeba pochopit rozdíl mezi hyperparametry a parametry modelu, protože každé z nich hraje v procesu vývoje modelu jinou roli. Hyperparametry se nastavují před trénováním, zatímco parametry modelu se učí během trénování. Způsob, jakým automatizujeme hledání nejlepších hyperparametrů, se liší od hledání parametrů modelu – a právě proto je důležité tyto dva pojmy rozlišovat.

Toto cvičení prověří, jestli dokážeš rozpoznat příklady běžně používaných hyperparametrů v ML systémech.