좋은 머신 러닝 모델을 구축하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리며 도메인 전문 분야에 적용하기에는 진입 장벽이 높습니다. Automated Machine Learning (AutoML)은 해당 프로세스를 몇 단계로 단순화하여 최상의 모델을 식별하고 단일 단계에서 하이퍼 파라미터를 최적화하여 모든 엔지니어, 과학자가 머신 러닝 모델을 최적화 할 수 있습니다.
또한, 머신 러닝의 블랙 박스 특성을 극복하고, 금융 및 의료 등 블랙 박스 모델을 용인하기 어려운 산업에서 머신 러닝 채택의 기준을 낮출 수 있는 MATLAB의 다양한 해석가능한 머신러닝 방법을 보여줄 것입니다. 마지막으로 점진적 학습(incremental learning)을 이용해 시간이 지남에 따라 모델을..........
(유튜브 웨비나) AutoML을 이용한 모델의 최적화와 해석 가능한 AI 기법에 대한 요약내용입니다.
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