AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적인 과정입니다. 많은 사람들이 모델을 설계할 때 알고리즘이나 데이터 자체에 집중하지만, 사실 모델의 하이퍼파라미터를 적절히 조정하지 않으면 성능이 크게 저하될 수 있습니다. 이 글에서는 하이퍼파라미터가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 이를 조정하는 다양한 방법에 대해 알아볼 것입니다. 이를 통해 머신러닝에서 성능을 극대화하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 이 글을 읽고 나면, 하이퍼파라미터 튜닝의 다양한 기법인 그리드 탐색(Grid Search), 랜덤 탐색(Random Search), 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)에 대해 깊이 있게 알게 됩니다. 각 기법이 어떤 상황에서 가장 적합한지, 그리고 실제로 어떻게 적용..

과적합(Overfitting)은 머신러닝에서 자주 발생하는 문제로, 모델이 훈련 데이터에 너무 지나치게 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 쉽게 말해, 모델이 데이터를 너무 깊이 학습하다 보니, 훈련 데이터에만 잘 맞고 새로운 데이터에서는 실패하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 학교 시험에서 학생이 특정 기출문제만 완벽히 외우고, 그 문제만 나오면 잘 풀지만, 실제 시험에서 그 문제와 다소 차이가 나는 문제가 나오면 잘 못 푸는 것과 비슷합니다. 과적합의 해결은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 모델이 데이터를 잘 학습하면서도, 새로운 데이터를 만났을 때 일반화된 패턴을 바탕으로 정확한 예측을 하도록 만드는 것이 목표입니다. 이를 해결하기 위한 방법에는 ..