דערקלערן דעם באַגריף פון כייפּערפּאַראַמעטער אַפּטאַמאַזיישאַן
אַפּטאַמאַזיישאַן פון היפּערפּאַראַמעטער איז דער פּראָצעס פון זוכן פֿאַר די אָפּטימאַל וואַלועס פון כייפּערפּאַראַמעטערס אָדער טונינג פּאַראַמעטערס צו פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון אַ מאַשין לערנען אָדער קינסטלעך סייכל אַלגערידאַם. די כייפּערפּאַראַמאַטערז זענען די פונדרויסנדיק קאַנסטריינץ אָדער סעטטינגס וואָס די אַלגערידאַם קען נישט לערנען פֿון די דאַטן, און זיי קענען באטייטיק ווירקן די נאַטור און אַקיעראַסי פון די אַלגערידאַם. עטלעכע פּראָסט ביישפילן פון כייפּערפּאַראַמעטערס אַרייַננעמען די לערנען קורס, נומער פון לייַערס און די נומער פון נוראַנז פּער שיכטע אין אַ נעוראַל נעץ, די שטראָף אין אַ שטיצן וועקטאָר מאַשין, און די נומער פון קלאַסטערז אין אַ ק-מיטל קלאַסטערינג אַלגערידאַם, צווישן אנדערע. איין וועג צו צוגאַנג די אַפּטאַמאַזיישאַן פון כייפּערפּאַראַמאַטערז איז צו דורכפירן אַ גריד זוכן, וואָס יגזאָסטיוולי זוכן דורך אַ מאַניואַלי ספּעסיפיעד סאַבסעט פון די כייפּערפּאַראַמעטער פּלאַץ, צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די אַלגערידאַם פֿאַר יעדער קאָמבינאַציע פון וואַלועס. אן אנדער צוגאַנג איז צו נוצן ראַנדאַמייזד זוכן, וואָס סאַמפּאַלז פּאַראַמעטער סעטטינגס אין טראַפ און טעסץ זייער פאָרשטעלונג. א מער סאַפיסטאַקייטיד צוגאַנג איז צו נוצן Bayesian אַפּטאַמאַזיישאַן, אין וואָס אַ אַלגערידאַם מאָדעלינג די פאָרשטעלונג פון די מאַשין לערנען אַלגערידאַם ווי אַ פונקציע פון זייַן כייפּערפּאַראַמעטערס און יטעראַטיוולי טשוזיז די ווייַטער כייפּערפּאַראַמעטערס צו פּרובירן באזירט אויף די עסטאַמאַץ פון די מאָדעל. לעסאָף, דער ציל פון כייפּערפּאַראַמעטער אַפּטאַמאַזיישאַן איז צו געפֿינען אַ סכום פון וואַלועס פֿאַר די כייפּערפּאַראַמאַטערז וואָס פירן צו דער בעסטער מעגלעך פאָרשטעלונג פון די אַלגערידאַם אויף דעם געגעבן פּראָבלעם. דאָס קען זיין אַ טשאַלאַנדזשינג און צייט-קאַנסומינג פּראָצעס, אָבער עס איז יקערדיק צו באַקומען פאַרלאָזלעך און פּינטלעך רעזולטאַטן פון מאַשין לערנען און קינסטלעך סייכל אַלגערידאַמז.