ML Interview - 하이퍼파라미터 튜닝 기법

하이퍼파라미터 튜닝 기법

머신러닝에서 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최적화하기 위해 중요한 단계입니다. 주요 하이퍼파라미터 튜닝 기법은 다음과 같습니다:

 

1. 그리드 서치 (Grid Search)
   • 하이퍼파라미터의 모든 가능한 조합을 탐색합니다.
   • 하이퍼파라미터 값의 범위를 사전에 정의하고, 모든 조합을 시도하는 방식입니다.
   • 매우 많은 계산이 필요할 수 있지만, 모든 경우를 시도해 볼 수 있습니다.
2. 랜덤 서치 (Random Search)
   • 하이퍼파라미터 공간에서 임의로 조합을 선택해 탐색합니다.
   • 계산 비용을 줄일 수 있고, 효율적으로 최적값에 가까운 값을 찾을 가능성이 있습니다.
   • 그리드 서치보다 속도가 빠르고 자원이 적게 소모됩니다.
3. 베이즈 최적화 (Bayesian Optimization)
   • 베이지안 접근 방식을 사용해 탐색합니다.
   • 이전 결과를 활용해 하이퍼파라미터 공간을 탐색하며, 다음 탐색 위치를 더 잘 결정합니다.
   • 모델을 빠르게 최적화할 수 있으며, 많은 계산 자원을 절약할 수 있습니다.
4. 진화 알고리즘 (Evolutionary Algorithms)
   • 유전 알고리즘과 같은 진화적 기법을 사용해 최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다.
   • 집단을 형성하고, 세대별로 하이퍼파라미터 값을 교배와 변이를 통해 개선합니다.
   • 많은 계산 시간이 소요될 수 있지만, 다양한 조합을 시도할 수 있습니다.
5. 하이퍼밴드 (Hyperband)
   • 랜덤 서치와 밴디트 알고리즘을 결합한 방법입니다.
   • 자원을 효율적으로 사용할 수 있으며, 비효율적인 하이퍼파라미터 조합을 조기 중단합니다.
   • 탐색 시간을 절약하면서 성능이 좋은 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다.
6. Population-Based Training (PBT)
   • 여러 모델을 동시에 학습시키면서 하이퍼파라미터를 실시간으로 조정합니다.
   • 최적의 모델을 유지하면서 성능이 낮은 모델의 하이퍼파라미터를 수정하거나 교체해 갑니다.
   • 특히 딥러닝 모델에 효과적이며, 학습 과정에서 하이퍼파라미터를 실시간으로 조정할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

이 외에도 그리디 알고리즘이나 순차 모델 기반 최적화 (Sequential Model-Based Optimization, SMBO) 같은 기법도 사용될 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝 기법은 모델의 복잡성과 리소스에 따라 적절히 선택하여 사용하는 것이 중요합니다.

 

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ML Interview - Bayesian Optimization

 

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ML Interview - Evolutionary Algorithms