Intelligence Artificielle
Qu'est-ce que Réglage des hyperparamètres
Optimisation des paramètres du modèle ML
Réglage des hyperparamètres est le processus de recherche des paramètres optimaux pour un modèle d'apprentissage automatique, qui ne sont pas appris des données mais définis avant l'entraînement.
Exemples d'hyperparamètres
- Taux d'apprentissage — vitesse d'entraînement
- Nombre de couches dans le réseau neuronal
- Taille du lot — exemples par itération
- Régularisation — L1, L2, dropout
Méthodes de réglage
- Grid Search — recherche exhaustive de toutes les combinaisons
- Random Search — échantillonnage aléatoire
- Optimisation bayésienne — recherche intelligente basée sur les résultats précédents
- AutoML — réglage automatique
Outils
- Optuna, Hyperopt, Ray Tune, Keras Tuner
Importance
Un réglage approprié des hyperparamètres peut améliorer significativement la qualité du modèle sans changer l'architecture.