ITPE * JackerLab

개요HPO(Hyper-Parameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터를 체계적으로 탐색하는 방법입니다. 그중에서도 Bayesian Optimization은 확률 기반의 지능형 최적화 기법으로, 적은 수의 시도로도 우수한 조합을 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 특히 학습 시간이 긴 모델이나 튜닝 공간이 넓은 경우에 큰 효과를 발휘하며, AutoML, 딥러닝, 추천 시스템 등에서 활발히 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Bayesian HPO는 확률 모델(주로 Gaussian Process)을 기반으로 하여 하이퍼파라미터의 분포를 예측하고, 가장 가능성 높은 조합을 선택하는 최적화 기법입니다.목적최소한의 시도로 최대의 성능..

개요Data-Centric AI는 인공지능 시스템의 성능을 향상시키는 데 있어 모델 아키텍처보다는 데이터 품질을 핵심 변수로 삼는 접근 방식입니다. 이는 기존의 모델 중심(Model-Centric) 접근과 달리, 데이터의 정확성, 일관성, 다양성, 레이블링 품질 등을 개선하여 AI 성능을 높이는 전략입니다. Andrew Ng 교수의 제안으로 주목받은 이 패러다임은 특히 소규모 데이터셋, 레이블 오류, 편향된 데이터 분포가 문제인 분야에서 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Data-Centric AI는 모델은 고정한 상태에서 데이터를 개선함으로써 AI 성능을 향상시키는 전략입니다.목적데이터 품질 최적화를 통해 모델 학습의 효율성과 정확도를 높임필요성고성능 모델이 보편화된 시대에 진짜 차별화 ..