LightGBM2 머신러닝의 시너지 효과: 모델 앙상블 기법의 모든 것 머신러닝의 시너지 효과: 모델 앙상블 기법의 모든 것머신러닝에서 단일 모델의 한계를 뛰어넘어 더 높은 성능과 안정성을 달성하는 강력한 전략이 있습니다. 바로 '모델 앙상블(Model Ensemble)'입니다. 오케스트라에서 다양한 악기가 조화롭게 어우러져 더 풍부한 음악을 만들어내듯, 앙상블 기법은 여러 모델의 예측을 결합하여 개별 모델보다 더 정확하고 견고한 결과를 만들어냅니다. 오늘은 머신러닝 성능 향상의 비밀 무기라 할 수 있는 모델 앙상블의 개념, 주요 기법, 그리고 실전 적용 전략에 대해 알아보겠습니다.모델 앙상블이란 무엇인가?모델 앙상블은 여러 개의 기본 모델(base model)을 결합하여 단일 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻는 기법입니다. 이 접근법의 핵심 아이디어는 '지혜의 군중(Wis.. 2025. 3. 15. 모델 성능의 마지막 퍼즐: 하이퍼파라미터 튜닝의 모든 것 모델 성능의 마지막 퍼즐: 하이퍼파라미터 튜닝의 모든 것머신러닝 모델을 개발할 때, 우리는 데이터 전처리와 특성 공학에 많은 공을 들이지만, 그 노력을 완성하는 마지막 퍼즐이 바로 '하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)'입니다. 아무리 좋은 데이터와 특성을 가지고 있어도 모델의 하이퍼파라미터가 적절하게 설정되지 않으면 최적의 성능을 얻기 어렵습니다. 오늘은 머신러닝에서 모델의 잠재력을 최대한 끌어올리는 하이퍼파라미터 튜닝의 개념, 주요 방법론, 그리고 실전 전략에 대해 알아보겠습니다. 하이퍼파라미터란 무엇인가?하이퍼파라미터는 모델 학습 과정 이전에 설정되는 값으로, 학습 알고리즘 자체를 제어합니다. 일반적인 모델 파라미터(가중치, 편향 등)와는 달리 데이터로부터 학습되지 않고 데이.. 2025. 3. 15. 이전 1 다음
