[D+48] 오답노트 | 예측과 튜닝

저는 찐문과생..예측이라는 단어는 많이 들어봤지만 튜닝은 자동차튜닝..을 들어보았습니다.

예측은 앞으로 일어날 일을 추론하는 걸로 알고 있는데, 튜닝은 무엇이죠?

정확히 단어의 의미를 알고 사용해야겠다 싶었습니다.

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여러분이 머신러닝이나 인공지능 분야에 관심을 가지게 되었을 때, 

"예측(prediction)"과 "튜닝(tuning)"이라는 두 가지 중요한 용어를 자주 접하게 될 것입니다. 

이 두 과정은 모델을 개발하고 최적화하는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 

각각의 목적과 활용에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. 예측(Prediction)

예측은 이미 학습된 모델을 활용하여 주어진 입력 데이터에 대한 출력 값을 추정하는 과정입니다. 

예를 들어, 고객의 과거 구매 데이터를 분석하여 미래에 어떤 제품을 구매할 가능성이 높은지 예측할 수 있습니다. 

이 과정의 주 목적은 입력 데이터에 대한 결과나 값을 예상하는 것이며, 이는 분류, 회귀, 추천 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 

금융, 마케팅, 의료, 기상 예측 등 많은 분야에서 예측 모델이 의사결정을 지원하는 데 활용됩니다.

 

2. 튜닝(Tuning)

모델의 튜닝은 그 성능을 최적화하기 위해 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 과정을 말합니다. 

하이퍼파라미터는 학습 과정 중에 자동으로 결정되지 않고, 사용자가 사전에 설정해야 하는 모델의 구성 요소입니다. 

튜닝의 주된 목적은 모델의 성능을 극대화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 것입니다. 

이는 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 

하이퍼파라미터 튜닝은 교차 검증과 같은 기법을 사용하며, 그리드 탐색, 랜덤 탐색 등 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다.

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결론적으로, 예측은 훈련된 모델을 활용하여 데이터에 대한 결과를 추정하는 과정이며, 튜닝은 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다. 

하이퍼파라미터에 대한 학습은 이전에도 포스팅에서도 다룬 적이 있었는데 이 단어가 튜닝과 직접적인 연관이 있는지 이번에 알게 되었습니다.

요즘 엄청난 학습량을 습득하고 있는데, 시간이 지날수록 머릿속에서 배운 내용을 기반으로 분류해서 체계화하는 과정을 거치고 있는 것 같습니다.

우리 모두 너무 조급해하지말고 어제보다 나은 내가 되자구요! 차근차근 성장해나가보아요🙌