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머신러닝 베이지안 최적화: ML 모델을 위한 Bayesian Optimization 이해

move84 2025. 2. 25. 13:44
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머신러닝 베이지안 최적화: 효율적인 하이퍼파라미터 튜닝

머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 적절한 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 조정이 필수적이다. 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)는 기존의 그리드 서치(Grid Search)나 랜덤 서치(Random Search)보다 효율적으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법 중 하나다.

🚀 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)란?

베이지안 최적화는 단순한 무작위 탐색이 아니라 확률 모델(Probabilistic Model)을 활용해 최적의 하이퍼파라미터를 찾아가는 방법이다. 일반적으로 가우시안 프로세스(Gaussian Process, GP)를 사용하여 목표 함수(Objective Function)를 예측하고, 가장 유망한 지점을 선택해 최적화를 진행한다.

🔑 주요 개념

  1. 목표 함수(Objective Function): 최적화하려는 함수(예: 머신러닝 모델의 검증 정확도).
  2. 대리 모델(Surrogate Model): 목표 함수를 직접 계산하는 대신 근사하여 예측하는 확률적 모델(GP 사용).
  3. 획득 함수(Acquisition Function): 다음으로 평가할 하이퍼파라미터를 선택하는 기준.
  4. 탐색과 탐험(Exploration vs Exploitation): 이미 좋은 결과를 낸 영역을 더 탐색할지(exploitation), 새로운 영역을 탐험할지(exploration) 균형을 맞추는 과정.

💡 기존 방법과 비교

베이지안 최적화는 기존 하이퍼파라미터 최적화 기법과 비교했을 때, 탐색 효율성이 높고 계산 비용이 낮다.

방법 탐색 방식 계산 비용 최적화 속도
그리드 서치(Grid Search) 모든 조합 탐색 매우 높음 느림
랜덤 서치(Random Search) 무작위 샘플링 중간 빠름
베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 확률 모델 기반 탐색 낮음 매우 빠름

그리드 서치는 모든 조합을 평가해야 하므로 연산 비용이 크다. 랜덤 서치는 일부 조합만 선택해 평가하지만, 중요한 지점을 지나칠 가능성이 있다. 반면, 베이지안 최적화는 이전 평가 결과를 활용해 최적의 후보를 찾으므로, 적은 연산으로도 효과적인 결과를 얻을 수 있다.

🛠️ 파이썬 코드 예제: 베이지안 최적화 적용하기

사이킷런(scikit-learn)과 bayesian-optimization 라이브러리를 사용해 SVM(Support Vector Machine)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 예제를 살펴보자. 

# bayesian-optimization 라이브러리 설치 필요: pip install bayesian-optimization
from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# SVM 모델의 검증 정확도를 최적화할 목표 함수 정의
def svm_cv(C, gamma):
    model = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf')
    return cross_val_score(model, X, y, cv=5).mean()  # 5-fold 교차 검증 사용

# 하이퍼파라미터의 탐색 범위 설정
pbounds = {'C': (0.1, 100), 'gamma': (0.0001, 1)}

# Bayesian Optimization 실행
optimizer = BayesianOptimization(
    f=svm_cv, 
    pbounds=pbounds, 
    random_state=42
)

optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10)

# 최적의 하이퍼파라미터 출력
print("최적의 하이퍼파라미터:", optimizer.max)

🔍 코드 설명

  • svm_cv(C, gamma): SVM 모델의 C와 gamma 값을 조정하여 교차 검증 성능을 평가하는 함수.
  • pbounds: C와 gamma의 탐색 범위를 정의.
  • optimizer.maximize(): 초기 5개 지점을 무작위 탐색한 후, 베이지안 최적화를 10회 수행하여 최적의 조합을 찾음.

이 코드를 실행하면 베이지안 최적화가 최소한의 연산으로도 높은 성능을 내는 하이퍼파라미터 조합을 찾아준다.

📊 베이지안 최적화의 탐색 과정

베이지안 최적화는 가우시안 프로세스(GP)를 사용해 목표 함수를 예측하고, 그 정보를 바탕으로 획득 함수를 사용해 다음 탐색 지점을 정한다.

🔥 획득 함수(Acquisition Function)

획득 함수는 현재까지 얻은 데이터와 예측 모델을 활용해 "어디에서 다음 평가를 할지" 결정하는 역할을 한다. 대표적인 획득 함수는 다음과 같다.

  1. Upper Confidence Bound (UCB): 현재 가장 좋은 성능과 불확실성을 고려해 탐색하는 방법.
  2. Expected Improvement (EI): 현재 최적값보다 나을 확률이 높은 영역을 선택하는 방법.
  3. Probability of Improvement (PI): 최적값을 초과할 가능성이 높은 지점을 선택하는 방법.

🤔 초보자를 위한 이해 예시

베이지안 최적화를 쉽게 이해하기 위해 "커피 맛 테스트"를 예로 들어보자.

  1. 여러 종류의 커피가 있다고 가정하자. 처음에는 무작위로 몇 가지 커피를 시음한다.
  2. 마신 커피들의 맛을 바탕으로 "어떤 커피가 더 맛있을 가능성이 높은지" 예측한다.
  3. 예측 결과를 바탕으로 가장 가능성이 높은 커피를 시음한다.
  4. 이 과정을 반복하며 최상의 커피를 찾는다.

그리드 서치는 모든 커피를 다 마셔야 하지만, 베이지안 최적화는 처음 몇 개만 마신 후, 데이터 기반으로 가장 맛있는 커피를 찾는다.

📚 주요 용어 정리

  • Bayesian Optimization (베이지안 최적화): 확률 모델을 기반으로 최적화하는 기법.
  • Gaussian Process (가우시안 프로세스, GP): 함수 값을 예측하는 대리 모델.
  • Acquisition Function (획득 함수): 최적화를 진행할 다음 지점을 선택하는 함수.
  • Hyperparameter (하이퍼파라미터): 모델 학습 전에 설정하는 변수로, 최적의 값을 찾는 것이 중요함.

🔑 결론

베이지안 최적화는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 더 효율적으로 수행할 수 있는 방법이다.

  • 그리드 서치보다 빠르고, 랜덤 서치보다 효율적이다.
  • 가우시안 프로세스를 활용해 목표 함수를 예측하고 최적의 탐색 방향을 결정한다.
  • 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 큰 도움이 된다.

실제 프로젝트에서는 베이지안 최적화를 사용해 하이퍼파라미터 범위를 좁히고, 이후에 더 정밀한 탐색을 수행하면 최적의 결과를 얻을 수 있다.

🔍 키워드: 베이지안최적화, 하이퍼파라미터튜닝, 머신러닝, 최적화

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