DEF.: Hyperparameter sind Einstellungen oder Parameter, die vor dem Trainingsprozess eines maschinellen Lernmodells festgelegt werden. Sie beeinflussen die Struktur des Modells und dessen Lernprozess, jedoch lernen sie nicht aus den Daten während des Trainings.

Erläuterung: Im Gegensatz zu Modellparametern, die während des Trainings automatisch angepasst werden (wie Gewichte in einem neuronalen Netz), müssen Hyperparameter vor dem Start des Lernvorgangs manuell eingestellt werden. Dazu gehören beispielsweise die Lernrate, die Anzahl der versteckten Schichten in einem neuronalen Netz oder die Anzahl der Bäume in einem Random Forest. Die Auswahl der richtigen Hyperparameter ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Modells.

Beispiel: Angenommen, wir trainieren ein neuronales Netzwerk zur Bilderkennung. Ein Hyperparameter in diesem Kontext wäre die Anzahl der Epochen, also wie oft das gesamte Trainingsdatenset durch das Netzwerk geführt wird. Eine zu niedrige Anzahl könnte dazu führen, dass das Modell nicht ausreichend lernt (Unteranpassung), während eine zu hohe Anzahl das Risiko von Überanpassung birgt, bei der das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist und nicht gut auf neue Daten generalisiert.

Wichtigste Vorteile:

• Optimierung der Modellleistung: Durch die Feinabstimmung der Hyperparameter kann die Leistungsfähigkeit des Modells signifikant verbessert werden.
• Vermeidung von Über- und Unteranpassung: Angepasste Hyperparameter helfen, das Modell so zu justieren, dass es weder zu spezifisch auf die Trainingsdaten reagiert noch zu allgemein bleibt.
• Anpassungsfähigkeit: Hyperparameter erlauben es, das Modell auf verschiedene Datensätze und Problemstellungen anzupassen.

Zusammenfassung: Hyperparameter sind kritische Voreinstellungen, die die Architektur und das Lernen eines maschinellen Lernmodells maßgeblich beeinflussen. Ihre sorgfältige Auswahl und Optimierung sind entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger, gut generalisierender Modelle.