Ришаб Манодж, команда ИИ Введение: Модели машинного обучения имеют параметры, которые необходимо изучить с помощью данных, и этого можно достичь путем обучения модели на существующих данных. С другой стороны, гиперпараметры — это параметры, которые фиксируются при построении модели (т. е. перед обучением). Они показывают, насколько сложна модель или как быстро модель может обучаться и т. д. Некоторые примеры гиперпараметров: · Регуляризация L1 или L2 в моделях · Количество..