Articles par tag: hyperparameter-tuning

CMA-ES dans Optuna : optimisation des hyperparamètres sans gradients

Décomposition étape par étape de CMA-ES — un algorithme évolutionnaire pour la sélection des hyperparamètres. Comment fonctionnent l'adaptation de l'étape et la matrice de covariance. Exemples et recommandations.

Leçons Kaggle : Comment Atteindre le Top 12 % avec 158 Tentatives | ML

Comment Surmonter la Défaite dans une Compétition Kaggle et Entrer dans le Top 12 % ? Je Partage Trois Leçons sur le Travail avec Plusieurs Modèles, le Blending et les Hyperparamètres. Apprenez Comment une Expérience Étendue Façonne un Expert.