ㅁ HPO 기법

ㅇ 정의:
HPO(Hyperparameter Optimization) 기법은 모델의 성능을 최대화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터를 탐색하는 방법이다.

ㅇ 특징:
– 자동화된 탐색 방식 제공.
– 모델 성능 개선을 위해 반복적 실험을 수행.
– 다양한 알고리즘(예: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등) 활용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 하이퍼파라미터가 모델 성능에 중대한 영향을 미칠 때.
– 수동 튜닝이 비효율적이고 복잡한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– HPO 기법의 종류를 혼동하거나 특정 기법의 특징을 잘못 이해하는 경우.
– 실험 반복 횟수와 성능 개선 간의 상관관계를 과대평가하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: HPO 기법은 모델의 성능을 최대화하기 위한 하이퍼파라미터 탐색 방법이다.
– X: HPO 기법은 데이터 전처리 단계에서 사용된다.

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1. Optuna

ㅇ 정의:
Optuna는 효율적인 하이퍼파라미터 최적화를 위해 설계된 오픈소스 라이브러리로, 샘플링과 프루닝 기법을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색한다.

ㅇ 특징:
– Tree-structured Parzen Estimator(TPE) 기반 샘플링.
– 프루닝을 통해 불필요한 계산을 줄임.
– 사용자 친화적인 API 제공.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 하이퍼파라미터 공간을 탐색해야 할 때.
– 계산 자원을 효율적으로 활용하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Optuna의 프루닝 기법을 과소평가하거나 사용하지 않는 경우.
– 다른 HPO 라이브러리와의 차별점을 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Optuna는 프루닝 기법을 통해 계산 자원을 절약한다.
– X: Optuna는 Grid Search 기반으로 하이퍼파라미터를 탐색한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Optuna의 주요 알고리즘인 TPE(Tree-structured Parzen Estimator)는 베이지안 최적화 기법을 기반으로 하며, 하이퍼파라미터 탐색을 효율적으로 수행하는 데 사용됩니다. TPE는 기존의 랜덤 탐색이나 그리드 탐색보다 적은 계산 비용으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 가능성이 높습니다.

TPE의 작동 원리는 다음과 같습니다:
1. **확률 모델 생성**: TPE는 하이퍼파라미터 공간을 두 개의 확률 분포로 나눕니다. 하나는 좋은 성능을 보이는 하이퍼파라미터의 분포(Prior), 다른 하나는 나쁜 성능을 보이는 하이퍼파라미터의 분포입니다.
2. **확률 계산**: 특정 하이퍼파라미터가 좋은 성능을 보일 확률을 계산하여, 이 확률을 최대화하는 방향으로 탐색합니다.
3. **샘플링**: 좋은 성능을 보일 가능성이 높은 하이퍼파라미터 값들을 샘플링하여 다음 실험에서 사용할 값을 선택합니다.

장점:
– **효율성**: 학습 데이터를 기반으로 하이퍼파라미터를 선택하므로, 탐색 효율성이 뛰어납니다.
– **유연성**: 연속형, 이산형, 조건부 하이퍼파라미터를 처리할 수 있습니다.
– **적응성**: 이전 실험 결과를 반영하여 점진적으로 더 나은 하이퍼파라미터를 선택합니다.

Optuna는 하이퍼파라미터 탐색 결과를 이해하고 분석할 수 있도록 다양한 시각화 도구를 제공합니다. 주요 시각화 도구와 활용 사례는 다음과 같습니다:

1. **하이퍼파라미터 중요도 분석**: 특정 하이퍼파라미터가 모델의 성능에 얼마나 영향을 미치는지 시각적으로 보여줍니다. 이를 통해 중요하지 않은 하이퍼파라미터를 제외하거나 조정하여 탐색 과정을 최적화할 수 있습니다.
– 실무 사례: 머신러닝 모델에서 하이퍼파라미터 중요도를 분석하여, 학습 시간을 단축하고 효율적으로 최적의 모델을 구축.

2. **최적화 기록 시각화**: 실험 과정에서의 성능 변화와 최적화 경로를 그래프로 나타냅니다. 이를 통해 실험의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다.
– 실무 사례: 모델 성능이 일정 수준에서 정체되었을 때, 이를 기반으로 탐색 전략을 수정하거나 새로운 하이퍼파라미터 공간을 정의.

3. **하이퍼파라미터 분포 시각화**: 각 하이퍼파라미터 값의 분포를 그래프로 보여줍니다. 이를 통해 하이퍼파라미터 값들의 경향성을 이해할 수 있습니다.
– 실무 사례: 특정 하이퍼파라미터 값이 자주 선택되는 경우, 해당 값을 고정하여 탐색 공간을 줄임으로써 계산 비용을 절감.

이러한 Optuna의 기능을 활용하면 하이퍼파라미터 최적화와 분석 과정을 체계적으로 수행할 수 있어 시험 대비뿐만 아니라 실무에서도 큰 도움을 받을 수 있습니다.