Imagine que você está treinando para uma maratona. O plano de treinos, a frequência semanal e a intensidade dos exercícios você decide antes de começar. Em contrapartida, o condicionamento físico que você realmente desenvolve, sua resistência final e seu tempo de prova resultam do processo de adaptação do corpo.
Ou seja, o plano é escolha sua. O desempenho final, por outro lado, é consequência do que acontece ao longo do treino.
Em Machine Learning, essa distinção é essencial, pois ela define, precisamente, o que são parâmetros e hiperparâmetros.
Modelagem e números importantes: entendendo parâmetros e hiperparâmetros
O que são parâmetros?
No contexto de Machine Learning, um modelo é uma função matemática que expressa como variáveis se relacionam e que aprende a partir dos dados. Em outras palavras, ele transforma dados em previsões ou decisões.
A fim de solucionar um problema de pesquisa, precisamos desenvolver um modelo eficaz. Isso ocorre durante o treinamento, momento em que o modelo ajusta números internos para minimizar erros e maximizar acertos.
Nós chamamos os números “aprendidos”, isto é, alterados automaticamente pela exposição aos dados, de parâmetros. Eles são estimados a partir dos dados, geralmente por métodos de otimização baseados em gradiente (Murphy, 2023).
Por exemplo, em uma regressão linear, os coeficientes do modelo são parâmetros. Desse modo, na Figura 1, os parâmetros 2,01 e 0,31 representam o intercepto e a inclinação da reta, respectivamente.
Em uma rede neural, por sua vez, os pesos (ws) e os vieses (bs) são parâmetros. Na Figura 2, observamos, respectivamente, 0,05, 0,07 e 0,09; e 0,60.
O que são hiperparâmetros?
Já os hiperparâmetros são definidos antes do treinamento (i.e., exposição aos dados) ou ao redor do processo, de forma explícita. Portanto, eles controlam como o aprendizado acontece, mas o modelo não os aprende diretamente.
Entre os exemplos mais comuns estão a learning rate (taxa de aprendizado), o número de camadas de uma rede neural, a profundidade máxima de uma árvore de decisão, a força de regularização e o número de árvores em um ensemble. Assim, os hiperparâmetros moldam o espaço de soluções possíveis e a dinâmica do treinamento (Géron, 2023).
Diferenciando parâmetros e hiperparâmetros com um exemplo
Um exemplo concreto ajuda a fixar a diferença entre parâmetros e hiperparâmetros. Considere uma regressão penalizada com regularização L2. Os coeficientes da regressão são parâmetros. Já o valor de lambda, que controla a intensidade da penalização, é um hiperparâmetro.
Quando alteramos os coeficientes, ajustamos diretamente a previsão do modelo. No entanto, quando alteramos o lambda, modificamos o equilíbrio entre o ajuste aos dados e a simplicidade do modelo (Hastie et al., 2021).
Função objetivo e o papel de parâmetros e hiperparâmetros
Durante o treinamento, o modelo busca minimizar uma função objetivo, isto é, uma medida formal de erro que orienta o aprendizado. Em termos práticos, essa função guia diretamente o ajuste dos parâmetros, enquanto os hiperparâmetros influenciam indiretamente esse processo.
A função objetivo depende dos parâmetros, pois o algoritmo os ajusta para reduzir o erro. Por outro lado, os hiperparâmetros não são otimizados por essa função. Em vez disso, eles definem o formato da função objetivo ou as regras do treinamento, como a intensidade da regularização ou a taxa de aprendizado.
Em outras palavras, os parâmetros são aquilo que o modelo modifica ao aprender. Já os hiperparâmetros determinam como essa modificação acontece. A Figura 3 ilustra essa dinâmica.
Na Figura 3, a curva preta sólida representa a função objetivo F(ρ). No eixo horizontal estão os parâmetros (ρ); no eixo vertical, o valor da função objetivo, isto é, o nível de erro. Quanto mais baixo o ponto na curva, menor o erro.
O mínimo, indicado pela estrela, representa a melhor configuração possível dos parâmetros para aqueles dados. O treinamento, portanto, consiste em “descer” essa superfície até encontrar um vale.
As curvas tracejadas mostram como essa superfície pode mudar quando os dados sofrem perturbações. Assim, pequenas variações nos dados podem deslocar a paisagem do erro e, consequentemente, o ponto ótimo.
Portanto, a função objetivo não é o modelo em si. Ela é o critério matemático que orienta o ajuste dos parâmetros, enquanto o algoritmo de otimização percorre essa paisagem em busca de um mínimo.
Otimizando a solução para o seu problema de pesquisa
A distinção entre parâmetros e hiperparâmetros é crucial na modelagem. Se nós ajustamos apenas parâmetros, temos a seguinte pergunta: “qual é a melhor resposta dentro deste formato?”.
Por outro lado, quando ajustamos hiperparâmetros, perguntamos: “qual é o melhor formato para encontrar a resposta?”. Assim, nós não apenas melhoramos o ajuste, mas também redefinimos o espaço de busca.
Ignorar hiperparâmetros pode gerar modelos instáveis, lentos ou excessivamente complexos. Em contrapartida, ajustá-los adequadamente pode transformar um algoritmo comum em uma solução robusta.
Muitos projetos falham não porque o algoritmo escolhido é inadequado. Pelo contrário, eles falham porque os hiperparâmetros foram mal definidos. Se todos executassem modelos com valores padrão fixos, grande parte do desempenho relatado na prática simplesmente desapareceria.
Em síntese, compreender parâmetros e hiperparâmetros permite que controlemos tanto o aprendizado interno do modelo quanto o desenho do próprio processo de aprendizagem.
Referências
Deng, C., Wang, Y., Qin, C., Fu, Y., & Lu, W. (2022). Self-directed online machine learning for topology optimization. Nature Communications, 13, Article 388. https://doi.org/10.1038/s41467-021-27713-7
Géron, A. (2023). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3rd ed.). O’Reilly.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2021). The elements of statistical learning (2nd ed.). Springer.
Murphy, K. P. (2023). Probabilistic machine learning: An introduction. MIT Press.
Como citar este post
Reis, A. (2026, 11 de fevereiro). Qual a diferença entre parâmetros e hiperparâmetros? Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/qual-a-diferenca-entre-parametros-e-hiperparametros
