머신러닝, 딥러닝 - 하이퍼 파라메터가 중요한 이유
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- Опубликовано: 24 сен 2024
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😀함께 공부해요!!
간단하게 설명해줘서 감사합니다~
1. 파라미터의 정의가 이거구나. : 좋은 예측을 위해 업데이트가 되어야 되는 변수! 예를 들어 모델의 가중치가 그 예구나. 0:37
2. 하이퍼파라미터 : 모델을 구축할때 사전에 직접 개발자가 세팅을 해놓는 값이구나. 패널티값, drop out기능에서 그 rate ,
최적화기능에서 학습률,모멘텀지수 같은 것이 그 예구나. 0:45
3. 성능에 지대한 영향을 미치는 하이퍼파라미터들이 많다. 1:15
4. 그런데 최적의 하이퍼파라미터값을 알수가 없다 -> 알수가 없겠네. 알수가 없는 것들이네. 보니까. 왜냐면 이게 가치중립적이것보다 가치편향적인 것들에
관련된 값들이 될수가 있기 때문이다. 그리고 그럴때 또 사용하고.
5. 벌써 정의에서부터 개발자의 입김이 들어가는게 하이퍼 파라미터구나. 쉽게 생각하면 좌파 우파중 어느쪽 입맛에 맞는 답변을 할지를
개발자가 미리 세팅이 가능하다는거다. 그걸 담당하는게 하이퍼파라미터라는 거다.
6. 파라미터는 훨씬 중립적인 도구인거다. 거기에 비하면..
7. 제이해가 맞나요? 쉽게 설명해주시고 앞으로도 도움될 것 같아 구독하고 갑니다. 감사합니다. 23.02.22.(수)
친구분께서는 AutoML을 개발하려 했던 것이었나요?ㅋㅋㅋ
그런 셈이죠ㅎㅎ
혹시 책 발간하셨나요?
관심 감사합니다!!! 올 해는 못 할 거 같아요..ㅠㅠ 대신에 강의는 올 해 안으로 출시 하려고 해요!
목소리가 좀 작네요
피드백 감사해요!