<prompt> Eleza uboreshaji wa hyperparameta ni nini na uorodheshe mbinu tatu maarufu.  <response>: Uboreshaji wa vigezo vya hyperparameta ni mchakato wa kuchagua thamani zinazofaa kwa hyperparameta, ambazo ni vigezo vinavyoamua muundo na tabia ya mfano wa kujifunza mashine. Vigezo hivi hufafanua sifa muhimu za modeli kama vile ugumu, uwezo, na kubadilika. Kwa kuwa utendakazi wa modeli unaweza kutegemea sana maadili ya vigezo vyake, kuziboresha kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa uwezo wa kielelezo kujifunza kutoka kwa data. Kuna mbinu kadhaa maarufu za uboreshaji wa hyperparameta, ikiwa ni pamoja na: 1. Utafutaji wa gridi: Mbinu hii inahusisha kubainisha orodha ya thamani kwa kila hyperparameta, na baadaye kufunza modeli kwa kila mchanganyiko wa hyperparameta. Ingawa mbinu hii ni moja kwa moja na rahisi kutekelezwa, mara nyingi ni ghali kikokotoa, hasa kadiri idadi ya vidhibiti na idadi ya thamani kwa kila hyperparameta inavyoongezeka. 2. Utafutaji wa nasibu: Mbinu hii ni sawa na utafutaji wa gridi, lakini badala ya kubainisha orodha ya thamani kwa kila hyperparameta, thamani huchaguliwa kwa nasibu kutoka kwa usambazaji ulioainishwa awali kwa kila hyperparameta. Utafutaji wa nasibu mara nyingi huwa na ufanisi zaidi kuliko utafutaji wa gridi, hasa wakati idadi ya hyperparameter ni kubwa. 3. Uboreshaji wa Bayesian: Mbinu hii inahusisha kuunda kielelezo cha uwezekano wa chaguo za kukokotoa ambacho hupanga vigezo vya utendakazi wa kielelezo, na kisha kutumia muundo huu kuchagua viongezeo vinavyotarajiwa kutoa utendakazi mzuri. Uboreshaji wa Bayesian mara nyingi huwa na ufanisi zaidi kuliko utafutaji wa gridi na utafutaji bila mpangilio, kwani hauhitaji tathmini ya michanganyiko yote inayowezekana ya hyperparameta. 