하이퍼파라미터 튜닝 Hyperparameter tunning

하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 값을 조정하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 학습 알고리즘의 동작을 제어하는 설정 값으로, 모델 학습 과정에서 직접적으로 학습되는 파라미터가 아닙니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이를 효과적으로 수행하기 위한 여러 가지 방법이 있습니다.주요 하이퍼파라미터 튜닝 방법그리드 탐색 (Grid Search)모든 가능한 하이퍼파라미터 조합을 시도하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법입니다.탐색 공간이 커질수록 계산 비용이 증가하지만, 모든 조합을 시도하므로 최적의 조합을 찾을 확률이 높습니다.랜덤 탐색 (Random Search)그리드 탐색과 달리, 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 선택하여 탐색하..
ML 2024. 5. 29. 15:16
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