Parametru sau hiperparametru?

În videoclipul anterior, ai aflat despre hiperparametri în machine learning și despre importanța ajustării lor. Automatizarea acestei optimizări este esențială, însă este important să faci distincția dintre hiperparametri și parametrii modelului, deoarece aceștia joacă roluri diferite în procesul de dezvoltare a modelului. Hiperparametrii sunt setați înainte de antrenare, în timp ce parametrii modelului sunt învățați în timpul antrenării. Modul în care automatizăm găsirea celor mai buni hiperparametri diferă de modul în care găsim parametrii modelului, ceea ce face această distincție cu atât mai importantă.

Acest exercițiu îți va testa capacitatea de a recunoaște exemple de hiperparametri frecvent utilizați în sistemele ML.