1) 하이퍼파라미터 최적화 기계학습은 주어진 데이터를 활용하여 특정 결과를 도출하고 그 결과를 반영하여 성능을 향상하는 알고리즘에 대한 연구이다. 효과적인 기계 학습 모델을 구축하려면 적절한 알고리즘을 선택하고, 초매개변수를 조정하여 최적의 모델을 찾는 과정이 필요하다. 이는 시간이 많이 소요되고 복잡한 과정이다. 기계 학습 모델에는 학습 과정에서 데이터에 의해 초기화되고 업데이트 되는 파라미터 모델의 구조를 정의하거나 학습 알고리즘을 제어하기 위해 사전에 설정되는 초매개 변수가 있다. 최적 ML 모델을 구축하려면 다양한 가능성을 탐색하고 이를 통해 최적의 초매개변수 조합을 찾는 것이 중요하다. 하이퍼파라미터 최적화는 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터 최적 조합을 찾는 과정이다. 기계학습 모델..
