하이퍼파라미터 튜닝 마스터하기

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"하이퍼파라미터 튜닝 마스터하기"는 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 필수 가이드입니다. 이 책은 하이퍼파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 그리드서치와 랜덤서치부터 베이지안 최적화까지 다양한 기법을 다룹니다. 또한, 교차검증을 통한 모델 평가, 오버피팅과 언더피팅 방지, 전이학습과 피처 선택 전략을 제시합니다. 스케일링과 정규화 기법을 통해 데이터 전처리의 중요성을 설명하며, 자동화된 튜닝 프로세스를 통해 효율성을 높이는 방법을 소개합니다. 머신러닝 실무자와 연구자에게 필수적인 이 책은 모델 성능 향상을 위한 종합적인 전략을 제공합니다.

목차

"하이퍼파라미터 이해하기
머신러닝 기초 다지기
딥러닝의 원리와 응용
하이퍼파라미터의 역할과 중요성
최적화 기법의 개요
교차검증 기법 상세 분석
그리드서치의 원리와 활용
랜덤서치의 장단점
베이지안 최적화의 이해
모델 성능 평가 기준
오버피팅 및 언더피팅 문제
전이학습의 기본 개념
피처 선택의 중요성
평가 지표의 종류와 활용
자동화된 하이퍼파라미터 튜닝
스케일링 기법의 필요성
정규화 방법의 비교 분석
모델 선택 전략
하이퍼파라미터의 시각화
실전 사례로 배우는 하이퍼파라미터 튜닝
하이퍼파라미터 튜닝의 도전 과제
딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조정
그리드서치의 실전 적용 사례
랜덤서치와 그리드서치 비교
베이지안 최적화의 실제 적용
하이퍼파라미터 튜닝을 위한 도구 소개
하이퍼파라미터 튜닝의 자동화 도구
적합한 하이퍼파라미터 선택하기
모델 성능 향상을 위한 튜닝 전략
피처 엔지니어링의 역할
데이터 전처리의 중요성
하이퍼파라미터 조정의 성능 개선 사례
하이퍼파라미터 튜닝과 데이터 세트
교차검증을 통한 모델 성능 향상
모델 복잡도와 하이퍼파라미터
하이퍼파라미터 최적화의 최신 동향
실험 설계 및 결과 분석
하이퍼파라미터 튜닝의 윤리적 측면
모델 해석 가능성 향상하기
하이퍼파라미터 튜닝 시나리오
변화하는 데이터에 대한 적응
하이퍼파라미터 튜닝과 클라우드 컴퓨팅
하이퍼파라미터 튜닝의 미래
하이퍼파라미터 튜닝을 위한 커뮤니티 리소스
모델 배포와 하이퍼파라미터 관리
하이퍼파라미터 튜닝의 실수와 교훈
하이퍼파라미터 튜닝에 대한 FAQ
하이퍼파라미터 튜닝의 성공 사례
하이퍼파라미터와 모델 안정성
하이퍼파라미터 튜닝의 핵심 원칙
다양한 하이퍼파라미터 조정 기법
하이퍼파라미터 튜닝의 경제적 가치
하이퍼파라미터와 사용자 경험
모델 성능 최적화를 위한 전략
하이퍼파라미터 튜닝과 데이터 과학의 미래"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.