Hiperparametros
Categoria
Fundamentos de IA
Hiperparametros sao configuracoes definidas antes do treinamento de um modelo de ML e que nao sao aprendidas dos dados. Incluem taxa de aprendizado, numero de camadas, batch size e forca de regularizacao.
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Fundamentos de IA
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O que sao Hiperparametros?
Hiperparametros sao configuracoes externas de um modelo de Machine Learning que sao definidas antes do inicio do treinamento. Ao contrario dos parametros do modelo (pesos e bias), hiperparametros nao sao aprendidos diretamente dos dados.
Exemplos Comuns
- Learning Rate: velocidade de atualizacao dos pesos
- Batch Size: quantidade de amostras por iteracao
- Numero de Epochs: quantas vezes o modelo ve todos os dados
- Numero de Camadas/Neuronios: arquitetura da rede
- Regularizacao: forca da penalizacao
Tecnicas de Ajuste
- Grid Search: testa todas as combinacoes
- Random Search: amostra aleatoria de combinacoes
- Bayesian Optimization: busca inteligente guiada por probabilidade
- Optuna/Hyperopt: frameworks automatizados
O ajuste de hiperparametros impacta diretamente o desempenho do modelo. Na Trilion, processos sistematicos de tuning garantem que cada modelo atinja seu potencial maximo antes da implantacao.
