Optimisation des hyperparamètres

L'optimisation des hyperparamètres concerne le problème de sélection d'un ensemble optimal d'hyperparamètres pour un algorithme d'apprentissage. Les hyperparamètres influencent directement l'adaptabilité du modèle aux données, déterminant s'il va surapprendre ou sous-apprendre. En optimisant les hyperparamètres, on peut améliorer les performances du modèle selon une fonction de perte spécifique, en s'assurant que le modèle dispose des meilleures hypothèses, poids et vitesse d'entraînement pour différents types de données.