머신러닝 성능 향상의 핵심, 하이퍼파라미터 튜닝: 트리 구조 파즈 추정기(TPE) 소개머신러닝의 세계에서 모델의 성공은 올바른 하이퍼파라미터 설정에 크게 의존합니다. 하이퍼파라미터는 학습 알고리즘의 구조와 행동을 결정하며, 모델의 일반화 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 하이퍼파라미터를 최적화하는 과정은 때로는 번거롭고 시간이 많이 소요됩니다. 전통적인 그리드 탐색이나 랜덤 탐색 방법은 널리 사용되지만, 컴퓨팅 자원과 시간에 대한 비효율성 때문에 더욱 스마트한 방법이 요구됩니다. 이 글에서는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 혁신적인 접근법인 트리 구조 파즈 추정기(TPE)를 소개하고, 이를 통해 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 방법을 설명합니다.하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 이해하고, 왜 전통적인..