Hyperopt adalah sebuah pustaka (library) open-source untuk optimasi hyperparameter secara otomatis dalam machine learning dan deep learning. Hyperopt membantu menemukan kombinasi terbaik dari hyperparameter model dengan cara efisien, sehingga meningkatkan performa model tanpa harus melakukan pencarian manual yang memakan waktu.

Hyperopt menggunakan teknik optimasi berbasis:

• Bayesian Optimization: Menggunakan model probabilistik untuk memperkirakan area hyperparameter yang potensial terbaik.

• Tree-structured Parzen Estimators (TPE): Algoritma yang memodelkan distribusi performa hyperparameter dan memilih kandidat baru yang paling menjanjikan.

• Random Search: Pencarian acak sebagai salah satu metode dasar.

Keunggulan Hyperopt meliputi:

• Dapat menangani ruang hyperparameter yang besar dan kompleks.

• Mendukung berbagai jenis hyperparameter seperti continuous, discrete, dan categorical.

• Mudah diintegrasikan dengan berbagai framework machine learning seperti scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch.

Hyperopt sangat berguna dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi model melalui tuning hyperparameter yang optimal.