Tuning (Hyperparameter Tuning)
Tuning adalah proses memilih sekumpulan hyperparameter yang optimal untuk algoritma pembelajaran. Tujuannya adalah meningkatkan performa model (akurasi, presisi) pada data validasi.
Konteks Penggunaan
Mencari resep masakan yang pas.
Contoh
Mencoba Learning Rate 0.01, lalu 0.001, lalu 0.005 untuk melihat mana yang membuat model paling pintar.
Catatan
Bisa manual atau otomatis (Grid Search, Random Search).
