서론 머신러닝의 여정은 단순히 알고리즘을 실행시키는 것으로 끝나지 않습니다. 이론에서 실제 응용으로 넘어가는 과정에서, 우리는 모델의 학습이라는 기초 위에 검증과 하이퍼파라미터 튜닝이라는 중요한 두 번째 단계를 진행해야 합니다.
이 서론에서는 머신러닝의 심화 단계인 모델 검증과 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성과 그 과정을 간략히 개관할 것입니다. 우리는 이미 데이터를 처리하고 모델을 구축하는 기본 단계를 살펴보았습니다.
이제, 이 모델들이 실제 세계의 복잡한 문제들에 어떻게 적용되는지, 그리고 어떻게 성능을 극대화할 수 있는지를 파악할 차례입니다. 모델 검증은 우리가 구축한 모델이 일반화할 수 있는 능력을 평가하는 과정입니다.
즉, 우리는 모델이 단순히 학습 데이터에만 잘 작동하는 것이 아니라, 앞으로 마주.....
