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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..

딥러닝 분야에서 신경망 구조 탐색 (NAS, Neural Architecture Search)은 주어진 데이터셋에 대해 최적의 신경망 구조를 자동으로 찾는 기술이다. 이는 딥러닝 모델의 성능을 극대화하고, 수동적인 구조 설계의 시간과 노력을 줄이는 데 기여한다.🧠 NAS의 기본 개념NAS는 모델 아키텍처를 탐색하는 자동화된 프로세스이다. 기존 딥러닝 모델 설계 방식은 전문가의 경험과 직관에 의존하여 시간과 자원이 많이 소모된다. NAS는 이러한 과정을 자동화하여, 더 나은 성능을 가진 모델을 더 효율적으로 찾도록 돕는다. 주요 목표는 특정 작업에 가장 적합한 신경망 구조를 찾는 것이다. NAS는 탐색 공간(search space), 탐색 전략(search strategy), 성능 평가(performan..