Inteligência Artificial
O que é Ajuste de hiperparâmetros
Otimização de configurações do modelo ML
Ajuste de hiperparâmetros é o processo de encontrar configurações ideais para um modelo de aprendizado de máquina que não são aprendidas dos dados, mas definidas antes do treinamento.
Exemplos de hiperparâmetros
- Taxa de aprendizado — velocidade de treinamento
- Número de camadas na rede neural
- Tamanho do lote — exemplos por iteração
- Regularização — L1, L2, dropout
Métodos de ajuste
- Grid Search — busca exaustiva de todas as combinações
- Random Search — amostragem aleatória
- Otimização Bayesiana — busca inteligente baseada em resultados anteriores
- AutoML — ajuste automático
Ferramentas
- Optuna, Hyperopt, Ray Tune, Keras Tuner
Importância
O ajuste adequado de hiperparâmetros pode melhorar significativamente a qualidade do modelo sem alterar a arquitetura.