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딥러닝 모델을 구축하고 훈련하는 것은 복잡한 과정이며, 종종 예상치 못한 문제에 직면하게 된다. 이 글에서는 딥 뉴럴 네트워크 (DNN) 모델을 디버깅하는 효과적인 전략과 도구를 살펴본다. 모델의 성능 저하, 훈련 중단, 예측 오류 등 다양한 문제에 대한 해결책을 제시하여, 딥러닝 초보자도 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 돕는다.🧠 오류 발생의 일반적인 원인 (Common Causes of Errors)딥러닝 모델 디버깅의 첫 번째 단계는 문제의 원인을 파악하는 것이다. 다음은 흔히 발생하는 오류의 몇 가지 원인이다.데이터 문제 (Data Issues): 데이터 품질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미친다. 잘못된 레이블, 누락된 값, 불균형한 데이터 분포 등은 모델 훈련을 방해할 수 있다.모델 아키텍처..

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 ..