"하이퍼파라미터 최적화"의 검색결과 입니다.

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EasyAI “하이퍼파라미터 최적화” 관련 자료

+(방송통신대 딥러닝의통계적이해 중간과..등록일 2021.09.11 | 총 5,407자 | 9페이지 | 7,000원
+[30점 만점] [딥러닝의통계적이해]..등록일 2023.01.12 | 총 5,511자 | 9페이지 | 5,000원

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"하이퍼파라미터 최적화" 검색결과 1-20 / 92건

진동데이터를 이용한 이상상황 탐지 기계학습 알고리즘에서 하이퍼파라미터 최적화

한국산업경영시스템학회 김재훈, 엄상천, 박철순

논문 | 7페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.07.03

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기계학습의 하이퍼파라미터 최적화 연구 동향 (A Survey on Hyperparameter Optimization in Machine Learning)

최근 다양한 분야에서 주목받고 있는 기계학습의 성능은 기계학습 모델의 하이퍼파라미터에 의존한다. 이에 따라 기계학습의 성능을 향상시키기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것 ... 이 중요하다. 기계학습의 하이퍼파라미터 최적화는 최적화 문제의 목적 함수와 결정 변수들의 특징 때문에 풀이에 어려움이 많으며, 하이퍼파라미터최적화의 알고리즘들은 이러한 어려움을 해결 ... 하는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 하이퍼파라미터 최적화의 난점을 분석하고, 이를 해결하기 위해 제안된 하이퍼파라미터 최적화 연구들의 동향을 파악한다.또한 이

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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합성곱 신경망에서 이미지 분류를 위한 하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization for Image Classification in Convolutional Neural Network)

한국융합신호처리학회 이재은, 김영봉, 김종남

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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베이지안 최적화를 이용한 암상 분류 모델의 하이퍼 파라미터 탐색 (Hyperparameter Search for Facies Classification with Bayesian Optimization)

, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 ... 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술 ... 를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다. With

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.09

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하모니 서치 알고리즘을 이용한 심층 강화학습 하이퍼파라미터 최적화 (Hyperparameter Optimization of Deep Reinforcement Learning Using Harmony Search Algorithm)

This study demonstrates that using the Harmony Search Algorithm (HSA) for hyperparameter optimization in Deep Reinforcement Learning (DeepRL) is effec..

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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최적 LSTM 모델 결정을 위한 표본 추출 기반 하이퍼 파라미터 튜닝 방법 (Hyper Parameter Tuning Method based on Sampling for Optimal LSTM Model)

As the performance of computers increases, the use of deep learning, which has faced technical limitations in the past, is becoming more diverse. In m..

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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최적화 하이퍼 파라미터의 학습자 기반 배깅 모델을 활용한 태양광 출력 예측 (Optimized-XGBoost Learner Based Bagging model for Photovoltaic Power Forecasting)

대한전기학회 최성현, 허진

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.08 | 수정일 2025.05.17

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다구찌 실험계획법을 활용한 LSTM의 하이퍼파라미터 최적화에 관한 연구 (A Study on the Optimization of Long Short-Term Memory Hyperparameters Using the Taguchi Design of Experiments)

Purpose: Herein, we propose a hyperparameter optimization methodology for long short-term memory (LSTM) using the Taguchi design of experiments.Method..

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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하이퍼파라미터 최적화를 통한 머신러닝 모델 비교와 SHAP 분석을 활용한 KBL 경기 예측 (Comparison of Machine Learning Models through Hyperparameter Optimization and Prediction of KBL Games Using SHAP Analysis)

본 연구는 2021-2024 시즌 동안의 한국 프로농구 리그(KBL) 경기 데이터를 분석하여 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용해 경기 결과를예측하고 평가하였다. 하이퍼파라미터 최적

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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순환 아키텍쳐 및 하이퍼파라미터 최적화를 이용한 데이터 기반 군사 동작 판별 알고리즘 (A Data-driven Classifier for Motion Detection of Soldiers on the Battlefield using Recurrent Architectures and Hyperparameter Optimization)

비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과 ... , 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.11 | 수정일 2025.07.19

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LSTM기반 가상 홍수위 센서의 응답성능 강화를 위한 물리 및 하이퍼파라미터 최적화 (Optimization of physical and hyperparameters for enhancing the response performance of an LSTM-based virtual flood level sensor)

을 개발하였다. 또한, 학습 데이터의 구성과 예측 지점 설정을 최적화함으로써 상류 데이터를 기반으로 하류 수위를 예측할 때 높은 정확도를 달성하였다. 최적화된 데이터 파이프라인을 통해

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.18 | 수정일 2025.06.26

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KoBERT, KoGPT-2, KoBART 활용 및 하이퍼파라미터 최적화를 진행한 리뷰 감성분석 애플리케이션 구현 (Implementation of Review Sentiment Analysis Application Using KoBERT, KoGPT-2, and KoBART Optimized Hyperparameters)

에게 보여주려고 한다. 데이터셋을 정제한 후, 모델의 하이퍼파라미터 변경을 통한 파인튜닝을 진행하였다. 카카오톡과 인스타그램 리뷰를 크롤링해 초기 데이터셋을 생성하고, KoBERT ... 와 KoGPT-2, KoBART 모델을 사용한 감성분석을 진행하였다. 정제한 데이터셋으로 각 모델 별 재학습을 진행해 보았고, 모델의 하이퍼파라미터를 변경해보며 학습을 진행하였다. 초기 ... 데이터로 진행한 감성분석의 정확도가 약 74%가 나온 반면, 데이터 정제와 모델의 하이퍼파라미터 보정 후 정확도가 약 89%로 약 15% 증가함을 볼 수 있다. 그 후 감성분석

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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저항 점용접부 형상 및 파단 거동에 대한 머신러닝 모델 및 하이퍼파라미터 최적화 (Machine Learning Modeling and Hyper-Parameter Optimization for Weld Nugget Formation and Failure Behavior of Resistance Spot Welds)

The welding process parameters of resistance spot welding are determined by quality indicators, such as nugget di- ameter, and tensile shear test beha..

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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mmWave 레이더 기반 사람 행동 인식 딥러닝 모델의 경량화와 자원 효율성을 위한 하이퍼파라미터 최적화 기법 (Hyperparameter optimization for Lightweight and Resource-Efficient Deep Learning Model in Human Activity Recognition using Short-range mmWave Radar)

대한임베디드공학회 강지헌

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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효율적인 스트리밍 데이터 처리를 위한 메타 휴리스틱 알고리즘 기반의 성능 개선에 관한 연구 (Study on Performance Improvement Based on Meta-Heuristic Algorithms for Efficient Streaming Data Processing)

Spark와 같은분산 컴퓨팅 시스템의 익스큐터 설정을 조정하여 병렬 처리 능력과 전반적인 성능 향상을 보인다. 또한 하이퍼파라미터 최적화 기법인 그리드 탐색을 활용하여 WOA ... 의 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 추가적인 성능 향상을달성한다. The need to efficiently process and analyze large amounts of s ... 대량의 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리하고 분석해야 할 필요성이 요구되면서 다양한 스트림 처리 플랫폼이 등장했다. 그러나 처리 속도와 사용 효율성 등 여러 성능의 측면을 최적

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.29 | 수정일 2025.06.05

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방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 18페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)

하이퍼파라미터 튜닝이 필요하다. 하이퍼파라미터를 튜닝하려면 학습률을 조절하거나, 학습에 사용되는 데이터의 범위를 다르게 할 수 있다. 하이퍼파라미터를 조절할 때에도 최적의 하이퍼 ... 할 수 있다. 이렇듯 하이퍼파라미터를 어떻게 조합하느냐에 따라 학습량과 손실 여부가 달라지게 된다. 또한 안정성과 일반화 여부에도 중요한 영향을 미치므로 적절한 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 다양한 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 과정이 다층신경망 설계시 중요하다. ... 신경망의 학습과정은 데이터 전처리→모델 구조 만들기→활성화함수 선택하기→손실함수 정하기→옵티마이저 선택하기→학습 진행하기→하이퍼파라미터 조정하기의 과정으로 진행된다.- 데이터 전처리

방송통신대 | 19페이지 | 15,000원 | 등록일 2024.05.22

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2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 딥러닝의통계적이해)Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어서 찾고 등

( hyperparameter, 초모수)라고 한다. 딥러닝 모형에서 하이퍼파라미터로는 학습률 η, 최적화방법, 미니배치의 크기, 은닉층 수, 은닉층의 뉴런 수 등이 있다. 일반 ... 에 따라 선택하고, 이 과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고, 이 2개 신경망 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오.(8점)4. 구글 Colab ... 이 완료된 후 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가하고 필요할 경우 모델의 하이퍼파라미터를 미세조정한 후 모델의 일반화 성능을 평가한다. 모델의 성능이 만족스러우면 실제 환경에 배포

방송통신대 | 11페이지 | 9,000원 | 등록일 2023.10.16 | 수정일 2024.03.25

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2022년 2학기 방송통신대 딥러닝의통계적이해 출석수업대체과제물)다층신경망의 학습과정을 정리 Teachable Machine 을 이용하여 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 갭처하여 정리 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망 등

하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. (8점) 4. 구글 Colab을 이용 ... .tensorflow.org/를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification)중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성 ... 파라미터로는 학습률 η, 최적화방법, 미니배치의 크기, 은닉층 수, 은닉층의 뉴런 수 등이 있다. 일반적으로 하이퍼파라미터를 탐색해서 정하지만 하이퍼파라미터의 개수가 많아지면 탐색

방송통신대 | 9페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.10.19 | 수정일 2024.06.21

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(방송통신대 딥러닝의통계적이해 중간과제물)딥러닝의 역사와 관련된 사건 또는 인물을 위키피디아 등을 바탕으로 정리하시오 다층신경망의 학습과정 하이퍼파라미터 완전연결신경망

과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. 4 ... ) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. 신경망의 학습 전에 미리 값을 정하 ... 는 모수를 하이퍼파라미터( hyperparameter, 초모수)라고 한다. 딥러닝 모형에서 하이퍼파라미터로는 학습률 η, 최적화방법, 미니배치의 크기, 은닉층 수, 은닉층의 뉴런 수

방송통신대 | 9페이지 | 7,000원 | 등록일 2021.09.11 | 수정일 2024.06.21

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[30점 만점] [딥러닝의통계적이해] 2021 2학기 중간과제물 한국방송통신대학교 통계데이터과학과

://퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오.하이퍼파라미터는 신경망을 학습하기 전에 미리 값을 정하는 모수다. 딥러닝에서는 학습률과 최적화 방법, 미니 배치의 크 ... 기, 은닉층의 깊이, 은닉층의 넓이 등이 있다. 분야에 따라 최적의 하이퍼파라미터가 달라지기 때문에 이를 조절하는 것이 중요하다. 기본값은 가장 잘 알려진 하이퍼파라미터를 이용 ... 하는 것이 좋으며, 순차적인 기준을 통해서 하나씩 하이퍼 파라미터를 조정하는 것이 필요하다.구글 텐서플로우에서 지원하는 구글플레이 그라운드의 두 번째 데이터를 이용해서 하이퍼 파라미터

방송통신대 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.01.12

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