모델 최적화하기
교차검증, 하이퍼파라미터
- 주제학습 프로젝트
- 4 시간 3 스테이지
- 300 명
프로젝트 설명
어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요
모델 성능 향상을 위한 기초 📚
- 교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 성능을 체계적으로 평가하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 학습자는 이전에 공부한 모델의 능력을 향상시키는 방법을 배울 수 있습니다.
학습 목표
학습자는 교차검증의 개념, 목적, 기법(예: k-겹 교차검증, 계층별 교차검증 등)을 이해할 수 있어야 합니다.
하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 인식하고, 하이퍼파라미터의 변화가 모델 학습을 어떻게 변화시키는지 이해합니다. 그리고 교차검증 결과에 따라 하이퍼파라미터를 조절해 모델의 성능을 높여 봅시다.
선행 학습 내용 📖
프로젝트 과정
차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.
스테이지 3 개
1. 교차검증
2. 회귀 모델 하이퍼파라미터 튜닝
3. 분류 모델 하이퍼파라미터 튜닝
해커톤
웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤
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내 학습 진도
1. 교차검증
데이스쿨
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