Прогноз даваемый моделью машинного обучения является результатом тщательного анализа входных данных и настройки параметров модели. Эти параметры известны как гиперпараметры. Они отличаются от обычных параметров, которые обучаются моделью на основе данных. Гиперпараметры определяют характеристики модели, такие как число слоев в нейронной сети, скорость обучения, глубина дерева решений и многое другое. Гиперпараметры могут отличаться в зависимости от алгоритма машинного обучения. Давайте рассмотрим...