Hyperparameter
Parametri esterni impostati dai programmatori prima dell'addestramento che determinano come il modello imparerà dai dati.
Regolare la Mente: Gl Hyperparameters
Se i "pesi" sono ciò che l'AI impara da sola, gli Hyperparameters (Iperparametri) sono le manopole che gli ingegneri girano per far sì che quell'apprendimento avvenga nel modo migliore. Includono variabili come il Learning Rate (quanto velocemente imparare) o la dimensione dei lotti di dati.
L'Arte del Tuning
Trovare il giusto equilibrio tra iperparametri è un'arte simile a regolare un motore da corsa. Un valore sbagliato può portare a un'AI che non impara nulla o a un modello che "memorizza" i dati senza capirli veramente (Overfitting).
Automazione del Tuning
Oggi si usano spesso altre AI per trovare gli iperparametri migliori per una nuova rete neurale, un processo chiamato **AutoML**, che ottimizza le performance del sistema senza intervento umano manuale.