피처 엔지니어링1 AutoML(Automated Machine Learning) 정의- 기계학습 파이프라인에서 데이터의 특징 추출, 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 설정 등 소모적이고 반복적인 작업을 자동화하는 머신러닝 프로세스 키워드- 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 최적화, 신경망 구조 탐색 메커니즘 기술요소① 피처 엔지니어링(Feature Engineering) - PCA, k-means clustering - Min-max 스케일링, BoW(Bag of Words) - EDA(Exploratory Data Analysis)를 통하여 원시데이터를 통계적 기법과 시각화 기술을 활용하여 해석 ② 하이퍼파라미터 최적화 - 그리드 탐색, 랜덤 탐색 - 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization) - 머신러닝 및 딥러닝 모델의 입력값으로 해당 모델이 목표 데이터.. 2024. 9. 20. 이전 1 다음
