패스트캠퍼스 환급챌린지 12일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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안녕하세요. 환급챌린지 12일차 포스팅입니다.
오늘은 Hyperparameter Tuning(하이퍼파라미터 튜닝)에 대해 배웠습니다.

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1. Hyperparameter Tuning이란?

머신러닝 모델을 학습할 때는 두 가지 종류의 파라미터가 존재합니다.

• 학습을 통해 자동으로 최적화되는 파라미터 (예: 선형 회귀의 가중치, 신경망의 가중치)
• 사전에 설정해야 하는 하이퍼파라미터 (예: 결정 트리의 최대 깊이, 신경망의 학습률)

이 중에서 하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 사람이 직접 조정해야 하는 값으로, 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 같은 데이터라도 하이퍼파라미터 설정에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있기 때문에, 최적의 조합을 찾는 과정이 필요합니다. 이를 Hyperparameter Tuning(하이퍼파라미터 최적화)이라고 합니다.

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2. Hyperparameter Tuning 방법론

오늘 강의에서는 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 방법을 배웠습니다.

1) Grid Search (그리드 서치)

• 사람이 미리 정의한 여러 하이퍼파라미터 조합을 모두 탐색하여 최적의 값을 찾는 방법입니다.
• 장점: 모든 조합을 탐색하기 때문에 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 가능성이 높음.
• 단점: 탐색해야 할 조합이 많아질수록 계산 비용이 매우 커짐.

2) Random Search (랜덤 서치)

• 미리 정의한 범위 내에서 무작위로 하이퍼파라미터 조합을 선택하여 탐색하는 방법입니다.
• 장점: 탐색 공간이 넓은 경우, Grid Search보다 빠르게 좋은 하이퍼파라미터를 찾을 수 있음.
• 단점: 최적의 조합을 반드시 찾는다는 보장이 없음.

3) Bayesian Optimization (베이지안 최적화)

• 이전 탐색 결과를 바탕으로 다음 탐색 지점을 확률적으로 선택하여 최적의 조합을 찾는 방법입니다.
• 장점: 단순한 Grid Search나 Random Search보다 적은 시도로 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 가능성이 높음.
• 단점: 구현이 상대적으로 복잡하고, 계산량이 많을 수 있음.

4) Hyperband & BOHB (Bayesian Optimization + Hyperband)

• Hyperband는 자원 할당을 동적으로 조정하여 불필요한 탐색을 줄이는 기법이며, BOHB는 이를 베이지안 최적화와 결합한 방법입니다.
• 장점: 계산 자원을 효율적으로 사용하여 빠르게 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있음.
• 단점: 상대적으로 최신 기법이라 사용법이 복잡할 수 있음.

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3. 하이퍼파라미터 튜닝 실습 및 후기

실습에서는 GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 활용하여,
랜덤 포레스트(Random Forest) 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 과정을 수행했습니다.

처음에는 Grid Search를 사용하여 최적의 n_estimators, max_depth, min_samples_split 값을 찾았는데,
조합이 많아질수록 연산 시간이 급격히 증가한다는 점을 직접 경험할 수 있었습니다.

이후 Random Search를 적용해 보았는데,
비록 모든 경우의 수를 탐색하지는 않지만 적은 시도로도 괜찮은 성능을 낼 수 있다는 점이 흥미로웠습니다.
특히 데이터셋이 크거나, 탐색할 하이퍼파라미터가 많을 때는 Grid Search보다 Random Search가 더 현실적인 방법이라는 생각이 들었습니다.

하지만 Grid Search와 Random Search는 여전히 비효율적인 방식이라는 느낌도 들었습니다.
특히, 이미 학습한 정보들을 반영하지 않고 매번 새로운 조합을 시도하는 방식이 아쉬웠습니다.
그래서 Bayesian Optimization 같은 방법이 더 효율적이라는 점이 인상적이었고,
실제 프로젝트에서는 이를 활용해보면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

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4. 오늘 강의를 통해 얻은 인사이트

✔ 모델 성능을 올리는 것은 단순히 데이터만 좋은 게 아니라, 적절한 하이퍼파라미터를 찾는 과정이 필수적이다.
✔ Grid Search는 확실하지만 연산 비용이 너무 크고, Random Search는 빠르지만 최적의 값을 찾을 보장이 없다.
✔ Bayesian Optimization, Hyperband 같은 최신 기법을 활용하면 더욱 효율적인 탐색이 가능하다.
✔ 튜닝을 할 때는 단순히 자동화된 방법을 쓰기보다는, 문제의 특성을 고려하여 적절한 탐색 방법을 선택하는 것이 중요하다.

오늘 강의를 통해 머신러닝 모델 성능을 극대화하는 데 있어, 단순히 모델 선택만 중요한 것이 아니라 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 과정도 필수적이라는 점을 실감했습니다.
다음 강의에서는 실제 프로젝트에서 하이퍼파라미터 튜닝을 효과적으로 적용하는 방법에 대해 더 깊이 배워보고 싶습니다.