Параметр или гиперпараметр?

В предыдущем видео вы познакомились с гиперпараметрами в машинном обучении и узнали, почему их настройка так важна. Автоматизация этой оптимизации — ключевой шаг, однако необходимо чётко понимать разницу между гиперпараметрами и параметрами модели: каждый из них выполняет свою роль в процессе разработки модели. Гиперпараметры задаются до начала обучения, тогда как параметры модели определяются непосредственно в ходе него. Подходы к автоматическому поиску оптимальных гиперпараметров отличаются от методов нахождения параметров модели — именно поэтому важно различать эти понятия.

В этом упражнении вы проверите, умеете ли вы распознавать примеры наиболее распространённых гиперпараметров в системах машинного обучения.