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하이퍼파라미터 튜닝 2

머신러닝 최적화 알고리즘

개요머신러닝 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)은 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수(Loss Function)를 최소화하거나 성능 지표를 최대화하는 기법입니다. 최적화는 학습 속도를 향상시키고, 과적합을 방지하며, 더 나은 예측 결과를 제공하는 데 필수적입니다. 본 글에서는 머신러닝에서 가장 많이 사용되는 최적화 알고리즘의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. 머신러닝 최적화 알고리즘이란?머신러닝 최적화 알고리즘은 모델이 최적의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 찾도록 도와주는 기법으로, 학습 과정에서 손실을 최소화하거나 정확도를 높이는 역할을 합니다.1.1 최적화 알고리즘의 필요성학습 속도 향상: 적절한 최적화 기법을 사용하면 모델 학습 ..

Topic 2025.03.12

MLOps 및 AutoML

개요MLOps(Machine Learning Operations)와 AutoML(Automated Machine Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 효율적인 개발과 운영을 지원하는 핵심 기술입니다. MLOps는 머신러닝 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 유지보수를 위한 운영 기법이며, AutoML은 모델 개발을 자동화하여 비전문가도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 기술입니다.1. MLOps란?MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 최적화하는 DevOps 방식의 확장 개념입니다. 머신러닝 프로젝트에서 발생하는 운영상의 문제를 해결하여, 모델의 지속적인 개선과 안정적인 서비스 제공을 지원합니다.1.1 MLOps의 주요 원칙자동화된 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집, ..

Topic 2025.03.04
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