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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 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 ..