기사 제공처 : 한국공공정책신문 / 등록기자: 김유리 [기자에게 문의하기]  0 /  

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◇ 하이퍼 파라미터 개념

하이퍼 파라미터(Hyper parameter)란 AI 모델의 트레이닝 과정에서 설정해야 할 파라미터를 말한다. 기계학습 모델의 학습 과정을 제어하는 파라미터(Parameter)이다. 즉 기계학습 알고리즘의 ‘설정’이다. 이 제어 값은 인간이 입력하며, 모델의 학습 프로세스나 성능에 큰 영향을 미치기에 적절한 설정이 중요하다.

◇ 하이퍼 파라미터의 종류

하이퍼 파라미터에는 다양한 종류가 있지만, 대표적인 것을 소개한다. ① 학습률(Learning Rate) 이다. 학습률은 모델이 데이터로부터 학습하는 속도를 결정한다. 학습률이 너무 높으면 모델이 최적화를 찾기 전에 진동해 버리는 경우가 있다. 반면 너무 낮으면 학습이 느려지고 최적화에 도달하기 어려워진다. ② 배치 사이즈(Batch Size)이다. 배치 크기는 한 번에 모델에 전달할 데이터의 양을 결정한다. 큰 배치 크기는 계산이 효율적이지만 메모리를 많이 소비한다. 작은 배치 크기는 더 자주 파라미터를 업데이트 하지만 계산이 느려질 수 있다. ③ 에포크 수(Number of Epochs)다. 에포크 수는 모든 교육 데이터가 모델에 대해 반복적으로 처리되는 횟수이다. 에포크 수가 많으면 모델이 더 많은 학습을 하지만 과도한 학습(過学習, overtraining)할 가능성도 있다. ④ 드롭아웃률(Dropout Rate)이다. 드롭아웃률은 신경망을 훈련하는 동안 무작위로 노드(node)를 비활성화하는 비율이다. 이로 인해 모델의 과도한 학습을 방지한다.

◇ 하이퍼 파라미터 조정 방법

하이퍼 파라미터 설정은 AI 모델의 성능을 크게 좌우한다. 다음 방법으로 조정을 한다. ① 그리드 서치(Grid Search)다. 그리드 서치는 하이퍼 파라미터의 다른 조합을 시도하여 가장 성능이 좋은 것을 선택하는 방법이다. 이 방법은 계산 비용이 높아질 수 있지만, 체계적인 탐색이 가능하다. ② 랜덤 서치(Random Search)다. 랜덤 서치는 지정한 범위 내에서 무작위로 하이퍼 파라미터를 선택하고 성능을 평가하는 방법이다. 그리드(grid) 검색보다 효율적으로 최적의 파라미터를 찾을 수 있는 경우가 있다. ③ 베이즈 최적화(Bayesian Optimization)다. 베이즈 최적화는 과거의 시행 결과를 바탕으로 다음에 시도해야 할 하이퍼 파라미터(Hyperparameter)를 예측하는 방법이다. 효율적으로 최적의 파라미터를 찾을 수 있다.

◇ 하이퍼 파라미터 조정의 실제 흐름

실제로 하이퍼 파라미터(Hyperparameter)를 조정할 때의 흐름은 다음과 같다. ① 하이퍼 파라미터의 설정 범위를 결정한다. ② 데이터 세트를 준비한다. ③ 조정 방법을 선택하고 파라미터를 시행한다. ④ 모델의 성능을 평가한다. ⑤ 최적의 파라미터를 선정하여 모델의 최종 조정을 실시한다.

여기서 하이퍼 파라미터의 키 포인트는 다음과 같다. ① 하이퍼 파라미터(Hyperparameter)는 AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 요소이다. ② 적절한 하이퍼 파라미터 설정과 조정을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있다. ③ 기본적인 개념과 조정 방법을 이해하여 실제 프로젝트에 도움을 준다.

이규철 / 법학박사(상법)

∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사

∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트

∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,

글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,

100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권

∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)