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머신러닝 하이퍼파라미터 완벽 가이드: 정의, 중요성, 튜닝 방법

머신러닝 모델을 구축할 때 하이퍼파라미터는 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 하지만 많은 초보자들이 하이퍼파라미터가 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 튜닝해야 하는지에 대해 어려움을 느낍니다. 이 글에서는 하이퍼파라미터의 기본 개념부터 튜닝 방법까지 자세히 알아보겠습니다.💡 하이퍼파라미터(Hyperparameter)란?하이퍼파라미터는 머신러닝 모델 학습 전에 사용자가 직접 설정하는 값입니다. 모델의 구조나 학습 방식에 영향을 미치며, 학습 과정에서 변경되지 않습니다. 이는 학습 데이터로부터 학습되는 모델 파라미터(parameter)와는 대조적입니다. 예를 들어, 신경망의 레이어 수, 학습률(learning rate), 결정 트리의 최대 깊이 등이 하이퍼파라미터에 해당합니다.✨ 하이퍼파라미터의 중..
머신러닝 2025. 4. 12. 08:34
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