튜닝에 대하여

머신러닝하면 튜닝이 빠질 수 없다. 나는 본래 통계학 출신자라 튜닝 파라미터 같은 것에 크게 익숙하지는 않았다.

다만 요즘 cs쪽 공부를 하면서 느낀것이 cs쪽에는 사소한 작업들에도 다 튜닝 파라미터가 존재한다는 것이다. 사실 나는 튜닝파라미터에 대하여 좀 부정적인 면이 없지않아 있다.

예를들면, 튜닝 파라미터에 따라 모델의 결과가 많이 바뀌는 경우에 튜닝파라미터를 튜닝하는 법에 대한 일종의 가이드라인이 명확하지 않다면, 약간 로또뽑기처럼 되지 않을까 하는 생각이다. 이게 무슨말이냐 하면 실험적으로 튜닝파라미터를 아무리 잘 튜닝하여 결과가 좋게 나왔다고 하더라도 그건 튜닝 파라미터를 잘 찾았기 때문이라고 한다면..........