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하이퍼 파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization) - 2

데이터 학습 방법에 대한 마지막 글 입니다. 지난 글에서는 하이퍼 파라미터 최적화에 대한 내용과 방법에 대해 소개해드렸고 이번 글에서는 지난 글에 이어 하이퍼 파라미터 최적화 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.

2022년 5월 19일
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하이퍼 파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization) - 1

안녕하세요. Perfitt에서 AI 업무를 담당하고 있는 케빈입니다. 이번 글에서는 데이터 학습에서 가장 중요한 하이퍼 파라미터 최적화 방법에 대한 내용과 최적화 방법들 중 일부를 소개하도록 하겠습니다.

2022년 5월 4일
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데이터 기반 학습 - 2

데이터 학습 방법에 대한 세번째 글 입니다. 모형 검증(Validation), 성능 지표(Performance Metric) 선택, 하이퍼 파라미터의 결정과 최적 모형을 선택하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

2022년 4월 28일
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Hyperparameter Tuning

uniform하게 hyperparameter를 선택해서 그 중 좋은 것을 쓸 수 있지만 α입장에서는 그 α에 대해 다른 값을 5개밖에 보여주지 않은 것이 된다. 5개만 동일한 α에 대해 검사했기 때문에 보여주지 않은 값 중 더 좋은 것이 있었을 수도 있음.. 랜덤하게

2022년 4월 19일
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Problem Setting and Regularization

training을 하기 위해서 결정해야 할 것들이 정말 많지만 각 hyperparameter 사이에 dependency가 있기 때문에 guess가 매우 어렵다. 그렇기 때문에 실제로 machine learning은 굉장히 반복적인 작업이다. Dataset 좋은 cho

2022년 4월 17일
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Deep Neural Network

Deep Neural Network 일반적으로 hidden layer의 개수가 2개인 network부터 deep neural network라고 한다. layer의 개수가 많아질수록 만들 수 있는 network의 경우의 수가 많아진다. 각 층에 퍼셉트론을 몇 개 쓸 것인

2022년 4월 17일
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확률적 모형과 알고리즘 모형

안녕하세요. Perfitt에서 AI 업무를 담당하고 있는 케빈입니다. 데이터 학습 방법에 대해 현재도 수많은 방법들이 연구되고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석에 대한 기본적인 방법과 확률적 모형과 알고리즘 모형의 차이에 대해서 기술하도록 하겠습니다.

2022년 4월 14일
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AIB: N224 Model Selection

1. Model Selection 1.1 Cross Validation 1.1.1 왜 하는가? 데이터의 크기가 작은 경우, Cross Validaion이어느 정도 해결해줄 수 있다. 서로 다른 Machine Learning 모델을 비교해주고, 얼마나 성능을 낼 수 있

2022년 3월 7일
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Hyperparameter

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2022년 2월 24일
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