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강의 설명
데이터 과학자든 머신 러닝 과학자든, 강력한 머신 러닝 모델을 구축하려면 사용하는 하이퍼파라미터 세트가 매우 중요합니다. 하지만 점점 더 복잡해지고 설정 옵션도 많아지는 모델 중에서, 내 문제에 가장 적합한 설정을 효율적으로 찾으려면 어떻게 해야 할까요? 정답은 하이퍼파라미터 튜닝입니다!
하이퍼매개변수와 매개변수의 차이, 그리고 하이퍼매개변수 값을 설정하고 분석하는 모범 사례를 알아보세요. 이 기초를 바탕으로 머신 러닝 모델에서 하이퍼파라미터가 갖는 중요성을 이해할 수 있습니다.
Random Search를 소개하고, 큰 매개변수 공간에서의 효율성 등 Grid Search보다 뛰어난 장점을 알아봅니다.
정보 기반 탐색 기법을 실제 사례를 통해 살펴보며, 무정보 탐색 방법과 비교하고 차이점을 확인할 수 있습니다. 과정을 마치면 모델 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터를 효과적으로 최적화하는 방법을 폭넓게 이해하게 됩니다.
하이퍼매개변수와 매개변수의 차이
Scikit-Learn을 활용해 Python에서 다양한 자동 하이퍼파라미터 튜닝 방법론을 실습해 보세요.하이퍼매개변수와 매개변수의 차이, 그리고 하이퍼매개변수 값을 설정하고 분석하는 모범 사례를 알아보세요. 이 기초를 바탕으로 머신 러닝 모델에서 하이퍼파라미터가 갖는 중요성을 이해할 수 있습니다.
그리드 서치
를 시작으로 여러 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 익혀 보세요. 신용카드 채무불이행 데이터를 활용해 그리드 서치로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 빠짐없이 탐색하고 결과를 해석하는 실습 문제를 풀어봅니다.Random Search를 소개하고, 큰 매개변수 공간에서의 효율성 등 Grid Search보다 뛰어난 장점을 알아봅니다.
정보 기반 탐색
강의의 마지막 부분에서는 베이지안 알고리즘과 유전 알고리즘 등 고급 최적화 방법을 살펴봅니다.정보 기반 탐색 기법을 실제 사례를 통해 살펴보며, 무정보 탐색 방법과 비교하고 차이점을 확인할 수 있습니다. 과정을 마치면 모델 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터를 효과적으로 최적화하는 방법을 폭넓게 이해하게 됩니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
하이퍼파라미터와 파라미터
이 도입 장에서는 하이퍼파라미터와 파라미터의 차이를 학습합니다. 여러 인기 있는 Machine Learning 알고리즘을 대상으로 파라미터를 추출·분석하고, 하이퍼파라미터 값을 설정하는 연습을 해보세요. 또한 어떤 하이퍼파라미터를 튜닝할지, 어떤 값으로 설정할지에 대한 모범 사례 팁과 요령을 익히고, 학습 곡선을 만들어 하이퍼파라미터 선택을 분석하는 방법도 배웁니다.
2
Grid search
이번 장에서는 Grid Search라 불리는 널리 쓰이는 자동 하이퍼파라미터 튜닝 방법을 소개합니다. Grid Search가 무엇이고 어떻게 동작하는지 배우고, Scikit Learn으로 직접 Grid Search를 수행해 봅니다. 이어서 Grid Search 결과를 해석하는 방법을 익히고, 이를 실습으로 체득합니다.
3
Random Search
이 장에서는 또 다른 대표적인 자동 하이퍼파라미터 튜닝 방법인 Random Search를 소개합니다. 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 Grid Search와 어떻게 다른지가 핵심입니다. 이 방법의 장단점과 Grid Search와 비교했을 때 언제 선택하면 좋은지도 배웁니다. Scikit Learn으로 Random Search를 수행하고, 결과를 시각화·해석하는 연습을 합니다.
4
Informed Search
마지막 장에서는 ‘informed search’로 알려진 더 고급의 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 맛보기로 살펴봅니다. 여기에는 Coarse To Fine 접근법과 Bayesian, Genetic 하이퍼파라미터 튜닝 알고리즘이 포함됩니다. informed search가 uninformed search와 어떻게 다른지 이해하고, 각 방법을 실습하며 비교·대조해 봅니다.
Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝
강의
완료
