하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 학습 과정에서 설정되는 하이퍼파라미터 값을 최적화하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델 구조나 학습 알고리즘에 대한 설정값으로, 직접 데이터로부터 학습되지 않고 사용자가 명시적으로 지정합니다.

 

예를 들어, 딥러닝 모델에서 학습률, 은닉층 수, 노드 개수 등이 하이퍼파라미터에 속하며, 이러한 값들을 조절함으로써 모델의 성능을 변화시킬 수 있습니다. 하지만 적절한 하이퍼파라미터 값은 문제 유형과 데이터 특성에 따라 달라지므로, 다양한 조합을 시험하여 최적화하는 것이 중요합니다.

 

하이퍼파라미터 튜닝에는 그리드 서치, 랜덤 서치, Bayesian Optimization 등 여러 방법이 사용되며, 각 방법은 장단점을 가지고 있습니다.  효과적인 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능 향상에 필수적이며, 적절한 기법과 전략을 통해 높은 정확도와 효율성을 달성할 수 있습니다.