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1. 학습 목표모델 튜닝의 개념과 중요성을 이해한다.하이퍼파라미터와 학습 파라미터의 차이를 구분한다.그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search) 같은 최적화 기법을 실습한다.2. 모델 튜닝이란?1) 모델 튜닝의 정의모델 튜닝은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다.모델의 구조와 학습 과정을 최적화해 더 나은 예측 성능을 제공합니다.2) 모델 튜닝의 중요성모델의 하이퍼파라미터는 성능에 큰 영향을 미칩니다.올바른 하이퍼파라미터 설정은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.3. 하이퍼파라미터와 학습 파라미터1) 학습 파라미터학습 중에 모델이 자동으로 학습하는 값.예:..

Study/A.I 2025. 1. 28. 09:18

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