A Identificar e selecionar os hiperparâmetros ideais para uso no treinamento de um modelo de aprendizado de máquina
B Processo de ajuste de hiperparâmetros iterativo, onde se experimenta combinação única e padronizada de parâmetros e valores
C Ajuste de hiperparâmetros somente de modo automatizado, obtendo variáveis de configuração externas que os cientistas de dados usam para gerenciar o treinamento do modelo de machine learning.
D Polarizar a função de ganho de um modelo de aprendizado de máquina