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Question: Explain the term 'hyperparameter' in the context of machine learning.
Answer: Hyperparameters are configuration settings for machine learning models that are not learned from the data but are set before the training process. Examples include learning rate, regularization strength, and the number of hidden layers in a neural network.

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