<prompt> Je, ni algorithms gani mbili za kawaida za urekebishaji za hyperparameta zinazotumika katika ujifunzaji wa mashine?  <response>: Algorithms mbili za kawaida za kurekebisha vigezo vinavyotumika katika kujifunza kwa mashine ni Utafutaji wa Gridi na Utafutaji Nasibu. - Utafutaji wa Gridi: Njia hii inahusisha kuunda gridi ya thamani za hyperparameta na kujaribu michanganyiko yote inayowezekana ili kupata kielelezo kinachotoa matokeo bora zaidi. Hii inaweza kuwa ghali, haswa wakati wa kufanya kazi na idadi kubwa ya vigezo na data ya hali ya juu. - Utafutaji Nasibu: Njia hii husampuli kwa nasibu thamani za hyperparameta kutoka kwa nafasi iliyobainishwa ya utafutaji, kisha hujaribu michanganyiko hii kwa utendakazi wa muundo wao. Mbinu hii inaweza kuwa ya gharama ya chini kimahesabu kuliko utafutaji wa gridi ya taifa na wakati mwingine inaweza kupata mchanganyiko bora wa vigezo kuliko utafutaji wa gridi kwa bahati mbaya. 