728x90 data science efficiency1 [PYTHON] Hyperparameter Tuning 시 Grid Search 대비 Bayesian Optimization의 5가지 효율성 차이 및 해결 방법 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 마지막 1%는 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)에 달려 있습니다. 과거에는 모든 조합을 일일이 시도하는 Grid Search 방식이 주를 이루었으나, 데이터의 규모가 커지고 모델이 복잡해짐에 따라 계산 자원의 낭비가 심각한 문제로 대두되었습니다. 본 글에서는 Python 생태계에서 Bayesian Optimization(베이지안 최적화)이 왜 Grid Search보다 압도적인 탐색 효율성을 갖는지 통계적 근거를 바탕으로 분석하고, 실무 개발자가 즉시 적용할 수 있는 7가지 최적화 예제를 제시합니다.1. 하이퍼파라미터 탐색 전략의 패러다임 변화하이퍼파라미터 튜닝은 기본적으로 Black-box Optimization 문제입니다. 우리는 하이퍼파라미터.. 2026. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
