튜닝 / 하이퍼파라미터 튜닝이란?

하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝과 딥러닝에서 모델의 성능을 향상시키기 위해 최적의 하이퍼파라미터를 선택하는 중요한 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델 훈련 전에 설정되는 매개변수로, 모델이 학습하고 성과를 내는 방식에 영향을 미칩니다. 모델 파라미터(예: 가중치)와는 다릅니다. 하이퍼파라미터의 선택은 머신러닝 워크플로우에서 매우 중요합니다.

하이퍼파라미터의 선택은 모델 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 적절한 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 예측 능력을 크게 향상시킬 수 있으며, 과적합 또는 과소적합의 위험을 줄일 수 있습니다. 효과적인 튜닝은 검증 데이터셋에서 더 나은 성능을 발휘하게 하여 실제 응용 프로그램의 결과를 개선합니다.

하이퍼파라미터 튜닝을 위한 일반적인 방법으로는 그리드 검색, 랜덤 검색 및 베이지안 최적화가 있습니다. 그리드 검색은 가능한 모든 매개변수 조합을 평가하여 최적의 매개변수를 찾고, 랜덤 검색은 무작위로 매개변수 조합을 선택하여 평가합니다. 베이지안 최적화는 확률 모델을 사용하여 하이퍼파라미터 선택을 안내하여 일반적으로 더 빠르게 최적 솔루션을 찾습니다.

하이퍼파라미터 튜닝은 이미지 분류, 자연어 처리 및 추천 시스템과 같은 분야에서 필수적입니다. 예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)을 훈련할 때 학습률, 배치 크기 및 네트워크 깊이와 같은 하이퍼파라미터는 최적의 성능을 얻기 위해 신중하게 조정해야 합니다.

자동화된 머신러닝(AutoML) 및 딥러닝이 발전함에 따라 하이퍼파라미터 튜닝은 더 스마트하고 자동화될 것입니다. 진화 알고리즘 및 강화 학습과 같은 고급 기술을 활용하여 미래의 튜닝 프로세스는 이상적인 매개변수 조합을 더 빠르게 발견할 수 있을 것입니다.

하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능과 정확성을 높이는 장점이 있지만, 튜닝 과정은 매우 시간 소모적이고 계산 자원을 많이 요구할 수 있습니다. 적절한 튜닝 방법과 도구를 선택하는 것은 이러한 문제를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

하이퍼파라미터 튜닝을 수행할 때 데이터 분할(훈련, 검증 및 테스트 세트)이 매우 중요하여 데이터 유출 및 과적합을 방지해야 합니다. 다양한 데이터 세트와 작업에 따라 최적의 하이퍼파라미터 값이 다를 수 있으므로 신중하게 선택해야 합니다.