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머신러닝 실험 프레임워크 구축하기: 초보자를 위한 가이드

머신러닝 모델 개발은 단순한 모델 학습 그 이상을 의미한다. 모델의 성능을 향상시키고, 최고의 모델을 선택하기 위해서는 체계적인 실험과 관리가 필수적이다. 이러한 실험들을 효율적으로 관리하고, 재현 가능하며, 확장 가능한 환경을 구축하기 위해 머신러닝 실험 프레임워크(ML Experimentation Framework)가 필요하다. 이 글에서는 머신러닝 실험 프레임워크를 구축하는 방법에 대해 초보자도 이해하기 쉽도록 설명한다.✨ 실험 프레임워크의 중요성 (Importance of Experimentation Framework)머신러닝 프로젝트는 다양한 하이퍼파라미터(Hyperparameter), 데이터 전처리 방법, 모델 아키텍처(Model Architecture) 등을 시도하며 최적의 조합을 찾아가는 ..
머신러닝 2025. 3. 22. 15:55
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