What is the role of hyperparameter tuning in time series forecasting using machine learning?

Đáp án đúng: "To optimize the learning rate of the model". Hyperparameter tuning (tinh chỉnh siêu tham số) là tìm các giá trị không được học qua gradient mà phải đặt trước khi huấn luyện, và learning rate (tốc độ học) là siêu tham số tiêu biểu nhất: quá lớn thì loss dao động, quá nhỏ thì hội tụ chậm; khi dự báo chuỗi thời gian bằng mạng nơ-ron, ta hay dùng callback LearningRateScheduler tăng dần learning rate qua các epoch, vẽ loss theo learning rate rồi chọn giá trị mà loss thấp và còn ổn định. "To select the appropriate lag values" liên quan đến kích thước cửa sổ đầu vào, thường được quyết định khi chuẩn bị dữ liệu dạng cửa sổ chứ không phải trọng tâm của bước tối ưu khi huấn luyện mà câu hỏi nhắm tới. "To find the best model architecture" là bài toán thiết kế mô hình, rộng hơn việc chỉnh tham số huấn luyện. "To identify the optimal time period for analysis" là lựa chọn phạm vi dữ liệu theo yêu cầu nghiệp vụ, không phải siêu tham số của mô hình.