Hyperparameteroptimierung bezieht sich auf die systematische Abstimmung von Parametern in Optimierungsalgorithmen, um Modellgenauigkeit und maschinelles Lernen zu verbessern. In den Werkstoffwissenschaften kommen diese Verfahren zunehmend zum Einsatz, um komplexe Datensätze zu analysieren und Vorhersagen über Materialverhalten zu treffen.