Parametr czy hiperparametr?

W poprzednim filmie poznałeś(-aś) hiperparametry w uczeniu maszynowym i dowiedziałeś(-aś) się, jak ważne jest ich dostrajanie. Automatyzacja tej optymalizacji jest kluczowa, ale najpierw warto umieć odróżnić hiperparametry od parametrów modelu – pełnią one różne role w procesie tworzenia modelu. Hiperparametry ustawia się przed treningiem, natomiast parametry modelu są uczone podczas trenowania. Sposób automatycznego znajdowania najlepszych hiperparametrów różni się od tego, jak wyznaczane są parametry modelu – dlatego rozróżnienie tych dwóch pojęć jest tak istotne.

To ćwiczenie sprawdzi, czy potrafisz rozpoznać przykłady powszechnie stosowanych hiperparametrów w systemach uczenia maszynowego.