인공지능 (AI)/머신러닝 (ML)
18 - 모델 선택과 최적화도 자동으로 끝내기: AutoML 이해하기
머신러닝 모델을 개발할 때 가장 어렵고 시간-consuming한 단계 중 하나는 어떤 알고리즘을 사용할지, 그리고 하이퍼파라미터를 어떻게 조정할지 결정하는 과정입니다.이러한 복잡한 과정을 대신해주는 기술이 바로 AutoML(Automated Machine Learning)입니다.이번 글에서는 AutoML의 개념과 주요 프레임워크, 그리고 실제로 TPOT을 활용해 최적 모델을 자동으로 찾는 실습까지 함께 해보겠습니다.1️⃣ AutoML이란?AutoML은 데이터 전처리부터 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 과정을 자동화하는 기술입니다.덕분에 머신러닝 경험이 적은 사용자도 높은 성능의 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다.✅ AutoML의 장점기능설명✅ 모델 탐색 자동화수많은 알고리즘 중 가장 성능..
