AI 하이퍼파라미터 란

하이퍼파라미터는 머신러닝 및 인공지능 알고리즘의 학습 과정을 설정하기 위해 사전에 지정되는 매개변수입니다. 이들은 모델의 성능과 효율성에 직접적인 영향을 미치며, 모델이 학습하는 동안 자동으로 조정되지 않습니다. 즉, 하이퍼파라미터는 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어가 문제에 대한 이해를 바탕으로 선택하는 값들입니다.

하이퍼파라미터의 역할

하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에서 다음과 같은 역할을 합니다:

• 학습률(Learning Rate): 모델이 가중치를 업데이트하는 속도를 결정합니다.
• 에포크 수(Epochs): 전체 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할지를 설정합니다.
• 배치 크기(Batch Size): 한 번에 처리하는 데이터 샘플의 수를 정의합니다.
• 은닉층의 수와 뉴런 수: 신경망의 구조를 결정합니다.

이러한 하이퍼파라미터들은 모델의 성능을 최적화하기 위해 조정되며, 이를 하이퍼파라미터 튜닝이라고 합니다. 튜닝 과정에서는 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화와 같은 다양한 방법이 사용됩니다.

하이퍼파라미터와 파라미터의 차이

하이퍼파라미터는 모델이 학습하기 전에 설정되는 반면, 파라미터는 모델이 학습을 통해 자동으로 조정되는 값입니다. 예를 들어, 신경망의 가중치와 편향은 학습 과정에서 최적화되는 파라미터입니다.

결론적으로, 하이퍼파라미터는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 필수적으로 고려해야 할 요소이며, 이를 잘 이해하고 조정하는 것이 성공적인 모델 개발에 중요한 역할을 합니다