선별해서 보시기 바랍니다. 자료 수집 중
AI 도메인은 너무 어렵네요.
베이지안 최적화
베이지안 최적화는 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 방법 중 하나입니다.
이 방법은 미지의 목적함수를 학습하여 이를 전역 최적해로 만드는 파라미터를 찾는 데 사용됩니다.
간단히 말하면,
베이지안 최적화는 확률을 사용하는 전역 최적화 방법으로, Bayes 정리를 활용하여 검색을 지시합니다.
이 방법은 복잡하고 노이즈가 많거나 평가 비용이 많이 드는 목적 함수에 가장 유용합니다.
따라서 베이지안 최적화는 하이퍼파라미터 튜닝이 필요한 다양한 분야에서 활용됩니다.
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베이지안 최적화는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝에 사용되는 방법입니다.
이 최적화 방법은 확률 기반으로 작동하며, 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다.
1. Surrogate Model (대체 모델):
○ Surrogate Model은 실제 모델의 대리자 역할을 합니다.
○ 데이터로부터 추정할 수 없는 하이퍼파라미터 값을 대체 모델에 적용하여 모델의 성능을 평가합니다.
○ 이렇게 얻어진 데이터를 다시 활용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾아갑니다.
2. Acquisition Function (획득 함수)
○ Acquisition Function은 어떤 하이퍼파라미터 조합을 선택할지 결정하는 함수입니다.
○ 주어진 하이퍼파라미터 조합의 성능을 예측하는 데 사용됩니다.
○ Maximum Expected Improvement (최대 예상 향상도)와 같은 획득 함수를 사용하여
최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다.
이렇게 베이지안 최적화는 하이퍼파라미터를 조정하고 모델의 성능을 최적화하는데 유용한 방법입니다.
하이퍼파라미터
하이퍼파라미터는 머신러닝 모델의 성능과 구성을 결정하는 외부 설정값입니다.
이 값은 데이터로부터 추정할 수 없으며, 주로 모델의 성능을 돕기 위해 사용됩니다.
하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에서 자동으로 결정되지 않고,
사용자가 사전에 설정하는 값들입니다.
몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.
1. 학습률 (Learning Rate): 모델이 가중치를 업데이트하는 속도를 조절합니다.
2. 에포크 수 (훈련 반복 횟수): 데이터를 몇 번 반복해서 학습할지 결정합니다.
3. 가중치 초기화 방법: 모델의 가중치를 초기화하는 방법을 설정합니다.
머신러닝 모델의 성능은 파라미터와 하이퍼파라미터의 조합에 크게 의존하므로,
올바른 값을 찾는 것이 중요합니다.
하이퍼파라미터를 조정하는 방법에는 경사 하강법, 정규화 등이 있습니다.
이 외에도 다양한 머신 러닝 모델에 관련된 파라미터와 하이퍼파라미터가 있으며,
이들을 적절히 설정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.
베이즈 정리
베이즈 정리는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리로
사전 확률로부터 사후 확률을 구할 수 있는 방법을 제시한다.
P(A) - 사전 확률: 결과가 나타나기 이전에 정해져 있는 사건 A의 확률(원인)
P(B|A) - 우도 확률: 사건 A가 발생했다는 전제 하에 사건 B가 발생할 확률
P(A|B) - 사후 확률: 사건 B가 발생했다는 전제 하에 사건 A가 발생했을 확률
결국 베이즈 정리는 조건부 확률(사후 확률)을 구하기 위한 정리로
이미 발생한 사건의 확률을 이용해 앞으로 발생하게 될 사건의 가능성을 구할 수 있다.
참고 자료
베이지안 최적화 기초 개념 그림 : 네이버 블로그 (naver.com)
[Machine Learning] 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) - SW Developer (wonyong-jang.github.io)
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베이즈 정리 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org)
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