튜닝

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

튜닝은 더 나은 정확도나 효율성을 달성하기 위해 머신러닝 모델을 정제하는 과정을 의미합니다. 여기에는 학습률이나 배치 크기 같은 설정을 최적화하는 하이퍼파라미터 튜닝이나, 특정 작업에 맞게 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 파인튜닝이 포함될 수 있습니다.

Summary

특정 데이터셋이나 작업에서 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터나 모델 가중치를 조정하는 과정입니다.

Key Concepts

  • 하이퍼파라미터
  • 그리드 서치
  • 랜덤 서치
  • 과적합 방지

Use Cases

  • 모델 정확도 최적화
  • 추론 지연 시간 단축
  • 특정 도메인에 모델 적응

Code Example

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from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)

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