Zwei Begriffe aus dem Bereich des maschinellen Lernens, nämlich „Modell-Hyperparameter“ und „Modellparameter“, werden oft verwechselt. Hier werden wir beide Begriffe erläutern und einen kurzen Blick auf die Unterschiede zwischen ihnen werfen.

Das Hauptziel des maschinellen Lernens besteht darin, ein Modell für einen bestimmten Datensatz zu erstellen. Dieser Datensatz wird dann verwendet, um Werte oder abhängige Werte vorherzusagen. Um diese Vorhersage zu verfeinern, benötigen ML-Modelle während der Trainingsphase Optimierungsalgorithmen.

Was ist ein Modellparameter?

Ein Modellparameter ist eine Variable, deren Wert anhand des Datensatzes geschätzt wird. Parameter sind die Werte, die während des Trainings aus den historischen Datensätzen gelernt werden.

Die Werte der Modellparameter werden nicht manuell festgelegt. Sie werden anhand der Trainingsdaten geschätzt. Es handelt sich dabei um Variablen, die intern im Machine-Learning-Modell vorhanden sind.

Auf der Grundlage des Trainings werden die Parameterwerte festgelegt. Diese Werte werden beim maschinellen Lernen für die Erstellung von Vorhersagen verwendet. Die Genauigkeit der Parameterwerte bestimmt die Leistungsfähigkeit Ihres Modells.

Verfügt ein Modell über eine feste Anzahl von Parametern, wird das System als „parametrisch“ bezeichnet. „Nichtparametrische“ Systeme hingegen haben keine feste Anzahl von Parametern.

Diese Systeme gehen davon aus, dass die Datenverteilung nicht durch einen festen Satz von Parametern definiert werden kann.

Koeffizienten in einer linearen oder logistischen Regression und Gewichte in neuronalen Netzen sind Beispiele für Modellparameter.

Was ist ein Hyperparameter?

Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Parameter und Hyperparameter anhand eines Beispiels verdeutlichen.

Wenn Sie beispielsweise das Autofahren lernen, müssen Sie Fahrstunden bei einem Fahrlehrer absolvieren.

Hier wirst du mit Hilfe des Fahrlehrers ausgebildet. Der Fahrlehrer begleitet dich durch den Unterricht. Er oder sie hilft dir beim Üben, bis du selbstbewusst und fähig genug bist, alleine auf der Straße zu fahren.

Sobald du ausgebildet bist und fahren kannst, brauchst du den Fahrlehrer nicht mehr, um dich zu unterrichten. In diesem Szenario ist der Fahrlehrer der Hyperparameter und der Schüler der Parameter.

Wie bereits erwähnt, sind Parameter die Variablen, deren Werte das System während des Trainings schätzt.

Die Werte der Hyperparameter werden vorab festgelegt. Die Werte der Hyperparameter sind unabhängig vom Datensatz. Diese Werte ändern sich während des Trainings nicht.

Hyperparameter sind nicht Teil des trainierten oder endgültigen Modells. Die während des Trainings geschätzten Werte der Modellparameter werden zusammen mit dem trainierten Modell gespeichert.

Die Werte der Hyperparameter werden während des Trainings verwendet, um den Wert der Modellparameter zu schätzen.

Hyperparameter sind externe Konfigurationsvariablen, während Modellparameter systemintern sind.

Da die Werte der Hyperparameter nicht gespeichert werden, werden die trainierten oder endgültigen Modelle nicht für Vorhersagen verwendet. Die Modellparameter hingegen werden bei der Erstellung von Vorhersagen herangezogen.

Hyperparameter vs. Parameter: Vergleich in Tabellenform

Parameter	Hyperparameter
Während des Trainings anhand historischer Daten geschätzt	Die Werte werden im Voraus festgelegt
Es ist Teil des Modells	Außerhalb des Modells
Der geschätzte Wert wird zusammen mit dem trainierten Modell gespeichert	Dies ist kein Teil des trainierten Modells, daher werden die Werte nicht gespeichert
Abhängig von dem Datensatz, mit dem das System trainiert wurde	Unabhängig vom Datensatz

Eine einfache Faustregel, um die beiden Begriffe nicht zu verwechseln, lautet: Wenn man den Wert im Voraus festlegen muss, handelt es sich um einen Hyperparameter.

Nachdem wir nun beide Begriffe behandelt haben, sollte klar sein, dass sich Definition und Verwendung der beiden Begriffe unterscheiden.