하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)은 머신러닝 모델 학습에 영향을 미치는 외부 설정값(하이퍼파라미터)을 최적화하는 과정입니다.
하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 수동으로 설정되며, 성능과 학습 효율에 큰 영향을 미칩니다.

주요 특징:

• 학습 외부 설정값(External to Training)
학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 레이어 수, 정규화 강도 등 모델 외부 설정이 하이퍼파라미터입니다.

• 탐색 기반 최적화(Search-Based Optimization)
그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등의 방법으로 최적 조합을 찾습니다.

• 성능 중심 평가(Performance-Driven)
검증 세트(validation set) 성능을 기준으로 조합을 평가하고 선택합니다.

• 시간 소모(Time-Intensive)
특히 딥러닝에서는 탐색 비용이 매우 크지만, 그만큼 성능 개선 효과도 큽니다.

• 자동화 도구 활용 가능(Automated Tools Available)
Optuna, Ray Tune, Google Vizier 등의 도구를 사용하면 수작업을 줄이고 최적화 속도를 높일 수 있습니다.

활용 사례: 

• 딥러닝(Deep Learning)
학습률, 드롭아웃 비율, 네트워크 구조 최적화

• 트리 기반 모델(Tree-Based Models)
XGBoost, 랜덤 포레스트에서 최대 깊이, 학습률, 트리 개수 튜닝

• LLM & 트랜스포머(LLMs & Transformers)
파인튜닝 일정, 토크나이징 전략, 배치 크기 등 조정하여 성능 향상

• 모델 대회(Model Competitions)
벤치마크 데이터셋 및 리더보드에서 최고 성능 달성을 위해 필수

중요성

모델 아키텍처가 우수해도 하이퍼파라미터가 적절하지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 정확도, 안정성, 학습 효율을 크게 개선할 수 있는 필수 단계입니다. 생산 환경 수준의 머신러닝 파이프라인에서 중요한 역할을 합니다.