Hyperparameters
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers leren om bepaalde taken uit te voeren op basis van data. Bij het trainen van een machine learning-model zijn er verschillende aspecten die bepalend zijn voor de prestaties van het model. Een van deze aspecten zijn de hyperparameters van het model.
Wat zijn hyperparameters precies?
Hyperparameters zijn de instellingen van een machine learning-model die niet worden aangepast tijdens het trainen van het model. In plaats daarvan worden ze vooraf ingesteld door de gebruiker. Voorbeelden van hyperparameters zijn bijvoorbeeld het aantal verborgen lagen in een neuraal netwerk, de grootte van de batch tijdens het trainen van het model en de leersnelheid van het algoritme.
Het kiezen van de juiste hyperparameters is van groot belang voor de prestaties van het model. Als de hyperparameters niet goed zijn afgestemd op de specifieke taak, kan het model niet goed presteren. Aan de andere kant, als de hyperparameters goed zijn afgestemd, kan het model betere prestaties leveren en nauwkeuriger voorspellingen doen. Het afstemmen van de hyperparameters is vaak een iteratief proces waarbij verschillende waarden worden uitgeprobeerd om te bepalen welke instellingen het beste werken voor de specifieke taak. Dit proces wordt vaak aangeduid als hyperparameteroptimalisatie en kan handmatig worden uitgevoerd of met behulp van geautomatiseerde tools.
