Hiperparametros
Categoria
Fundamentos de IA
Hiperparametros sao configurações definidas antes do treinamento de um modelo de ML é que não sao aprendidas dos dados. Incluem taxa de aprendizado, número de camadas, batch size é força de regularização.
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Fundamentos de IA
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O que sao Hiperparametros?
Hiperparametros sao configurações externas de um modelo de Machine Learning que sao definidas antes do início do treinamento. Ao contrario dos parametros do modelo (pesos é bias), hiperparametros não sao aprendidos diretamente dos dados.
Exemplos Comuns
- Learning Raté: velocidade de atualização 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: força 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 sistemáticos de tuning garantem que cada modelo atinja seu potêncial máximo antes da implantacao.
