반응형 AutoML2 [머신러닝 with Python] TPOT을 활용한 Iris 데이터 분류(AutoML) 이번에는 지난번에 알아본 여러 AutoML 라이브러리 중 TPOT을 활용해 Iris 데이터에 대한 분류를 진행해보고자 합니다. 1. TPOT이란?- TPOT은 자동화된 머신러닝, 즉 AutoML의 도구로, 데이터를 전처리하고 최적의 머신러닝 모델과 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있는 라이브러리입니다. - 자세한 내용은 아래 포스팅을 참조하시면 되겠습니다.[머신러닝 with Python] AutoML이란? (AutoML의 정의, 종류 등) [머신러닝 with Python] AutoML이란? (AutoML의 정의, 종류 등)AutoML은 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하여 효율성을 극대화하는 도구입니다. 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 전처리 등을 자동으로 처리하기에 머신러닝의 진입 장벽을 낮추어주j.. 2024. 12. 11. [머신러닝 with Python] AutoML이란? (AutoML의 정의, 종류 등) AutoML은 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하여 효율성을 극대화하는 도구입니다. 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 전처리 등을 자동으로 처리하기에 머신러닝의 진입 장벽을 낮추어주며, 전문가들에게도 반복적인 작업을 줄여주기에 업무 효율성을 높여주는데요 1. AutoML이란- AutoML은 머신러닝의 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하여 모델 개발 시간을 줄이고, 성능을 최적화하는 기술을 말합니다.- AutoML 도구를 사용하면 아래와 같은 작업들이 자동으로 이루어지게 됩니다. a) 모델 선택 : 데이터에 적합한 알고리즘 탐색 b) 하이퍼파라미터 튜닝 : 성능 향상을 위한 최적의 매개변수 조합 탐색 c) 데이터 전처리 : 결측치 처리, feature selection, scaling 등 d) 성.. 2024. 12. 10. 이전 1 다음 반응형
