ハイパーパラメータチューニングとは？
読み方: ハイパーパラメータチューニング
30秒まとめ
機械学習モデルの設定値を最適化して性能を最大化する手法。グリッドサーチやベイズ最適化が代表的。
ハイパーパラメータチューニングの意味・定義
ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルのハイパーパラメータ（学習率、層の数、正則化の強さなど、学習前に設定する値）を最適化する手法です。グリッドサーチ（全組み合わせを試す）、ランダムサーチ（ランダムに試す）、ベイズ最適化（過去の結果を基に効率的に探索する）などの方法があります。Optunaやハイパーオプトなどのライブラリが広く使われています。適切なハイパーパラメータ設定はモデル性能に大きく影響し、自動チューニングによって人手では見つけにくい最適な組み合わせを発見できます。AutoMLツールにもこの機能が組み込まれています。