<prompt> Eleza dhana ya uboreshaji wa hyperparameta  <response>: Uboreshaji wa kigezo ni mchakato wa kutafuta thamani bora zaidi za hyperparameta au kurekebisha vigezo ili kuboresha utendaji wa kujifunza kwa mashine au algoriti ya akili bandia. Vigezo hivi ni vikwazo vya nje au mipangilio ambayo algorithm haiwezi kujifunza kutoka kwa data, na inaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa tabia na usahihi wa algoriti. Baadhi ya mifano ya kawaida ya hyperparameta ni pamoja na kiwango cha kujifunza, idadi ya tabaka, na idadi ya niuroni kwa kila safu katika mtandao wa neva, adhabu katika mashine ya vekta ya usaidizi, na idadi ya makundi katika algoriti ya k-njia ya nguzo, miongoni mwa zingine. Njia moja ya kukabiliana na uboreshaji wa hyperparameta ni kutafuta gridi ya taifa, ambayo hutafuta kikamilifu sehemu ndogo iliyobainishwa kwa mikono ya nafasi ya hyperparameta, kutathmini utendakazi wa algoriti kwa kila mchanganyiko wa maadili. Mbinu nyingine ni kutumia utaftaji nasibu, ambao huangazia mipangilio ya parameta bila mpangilio na kupima utendakazi wao. Mbinu ya kisasa zaidi ni kutumia uboreshaji wa Bayesian, ambapo algoriti hutolea mfano utendaji wa algoriti ya kujifunza kwa mashine kama utendaji wa vigezo vyake na kuchagua mara kwa mara vigezo vifuatavyo vya kujaribu kulingana na makadirio ya modeli. Hatimaye, lengo la uboreshaji wa hyperparameter ni kupata seti ya maadili ya hyperparameters ambayo inaongoza kwa utendaji bora zaidi wa algorithm kwenye tatizo lililotolewa. Huu unaweza kuwa mchakato mgumu na unaotumia muda mwingi, lakini ni muhimu ili kupata matokeo ya kuaminika na sahihi kutoka kwa kujifunza kwa mashine na algoriti za akili bandia. 