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1. 베이지안 최적화란? 베이지안 최적화(Bayesian optimization)는 인공지능 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 방법 중 하나로, 베이지안 확률론에 기반한 순차적 최적화 전략을 사용합니다. 베이지안 최적화는 확률 모델을 사용하여 목표 함수의 불확실성을 추정하고, 이를 기반으로 하이퍼파라미터의 최적값을 찾아내는 방법입니다. 2. 베이지안 최적화의 원리 베이지안 최적화의 핵심 원리는 다음과 같습니다. 2.1. 가우시안 프로세스(Gaussian Process) 베이지안 최적화에서는 가우시안 프로세스를 사용하여 목표 함수를 모델링합니다. 가우시안 프로세스는 무한한 개의 랜덤 변수로 구성된 확률 과정으로, 각 변수들의 상관 관계를 고려한 분포를 가집니다. 2.2. 확률 모델의 불확실성 추정 가..

1. 랜덤 서치 기법의 개념 랜덤 서치(Random Search)는 하이퍼파라미터 최적화를 위한 방법 중 하나로, 그리드 서치와 비슷한 원리로 작동하지만, 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합을 탐색하는 대신 무작위로 선택한 조합을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다. 랜덤 서치는 그리드 서치보다 빠르게 수행될 수 있으며, 연속적인 하이퍼파라미터 값에 대해서도 효과적으로 탐색할 수 있습니다. 2. 랜덤 서치의 종류 랜덤 서치에는 여러 가지 방법이 있으며, 주요 방법은 다음과 같습니다. 2.1. 균등 랜덤 서치 균등 랜덤 서치(Uniform Random Search)는 하이퍼파라미터의 가능한 값들을 균등하게 샘플링하여 최적의 조합을 찾는 방법입니다. 이 방법은 랜덤 서치의 가장 기본적인 형태로, 하이퍼파라..

1. 그리드 서치의 개념 그리드 서치(Grid Search)는 머신러닝 및 인공지능에서 하이퍼파라미터 최적화를 위한 방법 중 하나입니다. 그리드 서치는 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합을 탐색하고, 성능이 가장 좋은 조합을 찾아 최적의 하이퍼파라미터를 결정합니다. 2.그리드 서치의 동작 원리 그리드 서치는 미리 정의된 하이퍼파라미터 값의 모든 조합을 사용하여 모델을 학습시키고, 평가합니다. 그리드 서치는 모든 가능한 조합을 시험하기 때문에 계산 비용이 높을 수 있지만, 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 확률이 높습니다. 이 방법은 주로 성능이 좋은 모델을 찾기 위해 사용되며, 크로스 밸리데이션(cross-validation)과 함께 사용되기도 합니다. 3.그리드 서치 예제 3.1. 라이브러리 임포트 from s..

하이퍼파라미터 최적화는 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 과정입니다. 이 포스트에서는 하이퍼파라미터 최적화의 기본 개념, 종류, 예제 및 분석 방법에 대해 알아봅니다. 1. 하이퍼파라미터 최적화의 기본 개념 하이퍼파라미터는 머신러닝 모델의 구조와 학습 방법을 결정하는 매개변수입니다. 이러한 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 최적화는 머신러닝 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 여러 후보 하이퍼파라미터 조합을 탐색하고 최적의 조합을 찾는 과정입니다. 2.하이퍼파라미터 최적화 방법 하이퍼파라미터 최적화 방법에는 그리드 탐색, 랜덤 탐색, 베이지안 최적화, 진화 알고리즘 등이 있습니다. 각 방법의 특징과 장단점을 이해하고 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합..