옵티마이저1

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  모델 튜닝 모델 튜닝하이퍼 파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 높이는 데에 있어 중요한 부분이다. 모델 튜닝의 간략한 개념을 알아보고, 파이프라인에 이러한 프로세스를 적용하는 방법에 대해 배워보자.하이퍼 파라미터 튜닝 전략간단한 머신러닝 모델의 경우 하이퍼 파라미터의 개수가 많지 않아 크게 중요하지 않을 수 있지만, 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반의 딥러닝 모델일 경우 특히 중요하다. 튜닝해야 할 하이퍼 파라미터는 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 모델 아키텍처에서 필요한 하이퍼 파라미터와 최적화(Optimizing)에 필요한 하이퍼 파라미터가 그것이다. 모델 아키텍처에서의 하이퍼 파라미터는 파이프라인에 있는 모델 유형에 따라 달라질 수 있다. 공통적으로 사용되는 하이퍼 파라미터로는 에포크.. MLOps 2022. 1. 19.