🌐 Optuna — фреймворк для оптимизации гиперпараметров в ML. Этот Python-фреймворк использует алгоритмы вроде TPE и CMA-ES для эффективного поиска оптимальных значений, сокращая время экспериментов в разы.

Главная фишка — define-by-run API: пространство параметров описывается прямо в коде обучения, включая условные ветвления. Например, можно динамически выбирать между SVM и RandomForest, параллельно оптимизируя их гиперпараметры. Для визуализации есть Optuna Dashboard — веб-интерфейс с графиками важности параметров.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview