2021년도에 대학교 과목으로 들었던 '기계학습' 강의를 복습 및 정리 + 추가적인 공부를 위해 이 글을 작성한다. (세종대학교 최유경 교수님 '2021 기계학습'수업) 이번 파트는 지금까지 배운 기계학습(지도학습, 비지도학습)을 실제로 적용할 때 유용하고 또 필요한 기술들에 대해 배우려고 한다. 이 기술에는 교차검증, 파이프라인, 모델 최적화, 최적의 하이퍼 파라미터 찾기 등이 있다. 1. 교차 검증 (Cross Validation) 이론 우리가 지금까지 학습된 모델을 검증했던 과정을 생각해보자. 학습데이터를 통해 우리가 정한 모델을 학습하고 검증데이터를 통해 해당 모델의 최적의 하이퍼파라미터를 선택했으며 마지막으로는 학습이나 검증에 이용한 적이 없는 실제 시험데이터의 정밀도를 측정했다. 이 과정에서 ..
