"하이퍼파라미터 튜닝 마스터하기"는 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 필수 가이드입니다. 이 책은 하이퍼파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 그리드서치와 랜덤서치부터 베이지안 최적화까지 다양한 기법을 다룹니다. 또한, 교차검증을 통한 모델 평가, 오버피팅과 언더피팅 방지, 전이학습과 피처 선택 전략을 제시합니다. 스케일링과 정규화 기법을 통해 데이터 전처리의 중요성을 설명하며, 자동화된 튜닝 프로세스를 통해 효율성을 높이는 방법을 소개합니다. 머신러닝 실무자와 연구자에게 필수적인 이 책은 모델 성능 향상을 위한 종합적인 전략을 제공합니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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