Para entender o que é um hyperparameter em aprendizado de máquina, é importante saber que hyperparameters são parâmetros que não são aprendidos diretamente pelo modelo durante o treinamento, mas sim definidos antes do processo de treinamento. Eles influenciam a estrutura e o comportamento do modelo. Vamos analisar as opções: a) A variável de entrada que o modelo utiliza para realizar previsões. - Isso se refere a features, não a hyperparameters. b) A técnica usada para otimizar a acurácia do modelo. - Isso não descreve um hyperparameter, mas sim um processo ou método. c) O parâmetro que define a estrutura do modelo, como o número de camadas ou unidades. - Esta opção está correta, pois hyperparameters definem a arquitetura do modelo. d) O valor calculado durante o treinamento do modelo. - Isso se refere a parâmetros, não a hyperparameters. e) O valor fixo que controla a velocidade de aprendizagem do modelo. - Embora a taxa de aprendizagem seja um hyperparameter, essa definição é muito específica e não abrange todos os hyperparameters. Portanto, a alternativa correta é: c) O parâmetro que define a estrutura do modelo, como o número de camadas ou unidades.