인공지능, 머신러닝, 딥러닝
머신러닝 모델의 파라미터와 하이퍼파라미터
머신러닝 모델이 성공적으로 학습하고 예측을 수행하려면 여러 요소들이 결합되어야 합니다. 그중에서도 '파라미터(parameter)'와 '하이퍼파라미터(hyper-parameter)'는 모델의 성능을 결정하는 주요 요소입니다. 이번 글에서는 두 요소의 역할과 차이점, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝 방법에 대해 설명하겠습니다. 목차 1. 파리미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가? 2. 파라미터의 이해와 중요성 3. 하이퍼파라미터의 이해와 중요성 4. 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이 5. 하이퍼파라미터 튜닝 방법 6. 마치며 1. 파라미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가? 많은 사람들이 파라미터와 하이퍼파라미터 사이의 차이점을 잘 모르고 혼용해서 사용합니다. 하지만, 두 개념은 머신러닝 모델에서 명백히 다르기 때문에 분명하게..
