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딥러닝 분야에서, 특히 신경망 설계는 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 다양한 하이퍼파라미터(Hyperparameter, 초매개변수)를 조정하고, 최적의 네트워크 구조를 찾는 것은 전문가조차도 어려움을 겪는 부분이다. AutoML (Automated Machine Learning, 자동 머신러닝)은 이러한 과정을 자동화하여, 딥러닝 모델 구축에 필요한 시간과 노력을 줄여준다.🤖 AutoML의 기본 개념AutoML은 머신러닝 모델의 설계, 훈련, 평가 과정을 자동화하는 기술이다. 이는 특히 딥러닝 모델의 복잡성을 고려할 때 더욱 유용하다. AutoML은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 등 다양한 단계를 자동화한다.AutoML은 크게 다음과 같은 세 가..

머신러닝 모델 디버깅은 모델의 성능 저하, 예측 오류, 훈련 과정의 문제 등 다양한 문제를 해결하는 데 필수적인 과정이다. 효과적인 디버깅 기법을 통해 모델의 잠재적인 문제를 파악하고 개선할 수 있다. 이 글에서는 머신러닝 모델 디버깅에 필요한 핵심 기술과 접근 방식에 대해 자세히 알아보자. 💡 1. 데이터 검증 (Data Validation)가장 먼저 확인해야 할 것은 데이터의 품질이다. 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존하기 때문이다. 데이터 검증은 데이터셋의 오류, 누락된 값, 이상치 등을 확인하는 과정이다.데이터 이해 (Data Understanding): 데이터의 분포, 변수 간의 관계, 이상치 등을 시각화 도구를 사용하여 파악한다. Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터의 기본 ..