교차 검증1 머신러닝 하이퍼파라미터 튜닝의 모든 것 머신러닝 모델을 성공적으로 구축하려면 데이터 준비, 모델 선택, 학습 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이 중에서도 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 극대화하기 위한 필수 단계입니다. 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 이루어지지 않으면 모델 성능이 기대 이하로 떨어질 수 있습니다. 하이퍼파라미터는 학습 과정이나 모델 구조에 영향을 미치는 주요 요소로, 학습 속도, 정규화 강도, 레이어 개수 등 여러 요소를 포함합니다. 이 글에서는 하이퍼파라미터의 기본 개념부터 튜닝 방법, 실전 팁, 그리고 주요 도구들에 대해 자세히 살펴봅니다. 이를 통해 모델 최적화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있을 것입니다.하이퍼파라미터란 무엇인가?하이퍼파라미터란 모델 학습 전에 사용자가 직접 설정해야 하는 매개변수를 의미합니다. 이는 학.. 2024. 12. 1. 이전 1 다음