- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼ > ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ > ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà[À§Å°ºÏ½º]
¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛÀÇ ¿ø¸®´Â ¸Ó½Å·¯´× ½Ç¹«ÀÚ¿¡°Ô ±²ÀåÈ÷ Áß¿äÇÑ ³»¿ëÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹æ¹ýÀ» ºñ·ÔÇØ Å½»ö °á°ú¿¡ µû¸¥ ÀûÀýÇÑ Àüó¸® ±â¹ý°ú ¸ðµ¨ ¼±ÅÃ, ÃÖÀûÈ ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× µî ¸Ó½Å·¯´× ½Ç¹«¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ ³»¿ëÀ» ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ³»¿ëÀÌ ¸Ó½Å·¯´× ½Ç¹«ÀÚ¿¡°Ô µµ¿òÀÌ µÇ±æ ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
ÀúÀÚ: GILs LAB (ÁöÀºÀÌ)
¢Ã µé¾î°¡¸ç
¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¶õ?
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ µµÀÔ¿¡ µû¸¥ È¿°ú
__°ü·Ã ÆÐÅ°Áö ¹× ½Ã½ºÅÛ
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ ¹è¿ö¾ß ÇÏ´Â ÀÌÀ¯
ºÐ¼® ¹× °³¹ß ȯ°æ
__ÆÄÀ̽ã ȯ°æ ¹× ÆÐÅ°Áö
__Æú´õ ±¸Á¶
È°¿ë µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__µ¥ÀÌÅÍ Ãâó
__µ¥ÀÌÅÍ ±¸¼º
__ºÐ·ù¿ë µ¥ÀÌÅÍ
__ȸ±Í¿ë µ¥ÀÌÅÍ
[01ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÇÙ½É °³³ä
¢Ã 01Àå: ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß ÇÁ·Î¼¼½º
1.1 ¸Ó½Å·¯´× °úÁ¦ÀÇ ºÐ·ù
__Áöµµ ÇнÀ
__¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× È°¿ë °úÁ¤
__»óÅ °ø°£(state space)°ú Áöµµ ÇнÀ °úÁ¦ÀÇ ºÐ·ù
__°´°üÀûÀÎ Æò°¡
__ÀϹÝÈ¿Í °úÀûÇÕ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ: (1) ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ: (2) k-°ã ±³Â÷ °ËÁõ
__ºñÁöµµ ÇнÀ
__±ºÁýÈ
__ÀÌ»ó ŽÁö
__¿ä¾à
1.2 ¹®Á¦ Á¤ÀÇ¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
__¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·Î¼¼½º
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
__¿ä¾à
1.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× Àüó¸®
__±âÃÊ µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
__°áÃøÄ¡ ó¸®
__¹üÁÖÇü º¯¼ö ó¸®
__ºÐÆ÷ È®ÀÎ
__Ŭ·¡½º ºÒ±ÕÇü ¹®Á¦
__Ư¡ °øÇÐ
__¿ä¾à
1.4 ¸ðµ¨ ÇнÀ: ¸ðµ¨ ¼±Åà ¹× ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__¸ðµ¨ ¼±ÅÃ
__ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__¿ä¾à
1.5 ¸ðµ¨ Æò°¡
__ºÐ·ù ¸ðµ¨ Æò°¡
__ȸ±Í ¸ðµ¨ Æò°¡
__¿ä¾à
¢Ã 02Àå: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ÇнÀ
2.1 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
__µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
2.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× Àüó¸®
__»çÀÌŶ·±À» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__°áÃø ó¸®
__¹üÁÖ ¹× ¼¿Çü º¯¼ö ó¸®
__Àç»ùÇøµ
__Ư¡ ¼±ÅÃ
__¿ä¾à
2.3 ¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× Æò°¡
__¸ðµ¨ ÇнÀ
__¸ðµ¨ Æò°¡
__¿ä¾à
2.4 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀΰú ¸ðµ¨ ÀúÀå
__¸Ó½Å·¯´× ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
__ÇÇŬ ¸ðµâ
__¿ä¾à
¢Ã 03Àå: ÁÖ¿ä Áöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨
3.1 ¼±Çü ¸ðµ¨
__¼±Çü ȸ±Í
__·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
__¼±Çü¼ºÀ» °í·ÁÇÑ Æ¯Â¡ °øÇÐ
__¿ä¾à
3.2 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
__ÀÛµ¿ °úÁ¤ ¹× ¸ðµ¨ÀÇ Àå´ÜÁ¡
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__½ºÄÉÀϸµ°ú Ư¡ °øÇÐÀÇ Çʿ伺
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.3 °áÁ¤ ³ª¹«
__¸ðµ¨ ±¸Á¶¿Í ÀÛµ¿ °úÁ¤
__¸ðµ¨ Ư¼º
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.4 ½Å°æ¸Á
__¸ðµ¨ ±¸Á¶¿Í ÀÛµ¿ °úÁ¤
__ÇнÀ °úÁ¤°ú ÁÖ¿ä ÆĶó¹ÌÅÍ
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.5 ¾Ó»óºí ¸ðµ¨
__¾Ó»óºí Á¾·ù
__°áÁ¤ ³ª¹« ±â¹ÝÀÇ ¾Ó»óºí ¸ðµ¨
__¿ä¾à
[02ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò
¢Ã 04Àå: ÃÖÀûÈ ¹®Á¦
4.1 ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨
__ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨ÀÇ ±¸¼º
__ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨ ¹× ±×·¡ÇÁ ±â¹ÝÀÇ Çعý ¿¹Á¦
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÃÖÀûÈ
__¿ä¾à
4.2 ´Ù¾çÇÑ Çعý
__ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ÀÇ Çعý °³¿ä
__ÈÞ¸®½ºÆ½ Çعý
__ÃʱâÈ
__Æò°¡
__¼Óµµ °è»ê
__À§Ä¡ ¾÷µ¥ÀÌÆ®
__¿ä¾à
¢Ã 05Àå: ±×¸®µå ¼Ä¡¿Í ·£´ý ¼Ä¡
5.1 ±×¸®µå ¼Ä¡
__°³¿ä
__±¸Çö ½Ç½À
__¿ä¾à
5.2 ·£´ý ¼Ä¡
__°³¿ä
__È®·ü º¯¼ö ºÐÆ÷
__°ü·Ã ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
¢Ã 06Àå: À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò
6.1 ÀÌ·Ð
__°³¿ä
__À¯ÀüÀÚ Ç¥Çö
__¼±Åà ¿¬»ê
__±³Â÷ ¿¬»ê
__µ¹¿¬º¯ÀÌ ¿¬»ê
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__¿ä¾à
6.2 ½Ç½À (1) Ư¡ ¼±ÅÃ
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò ¿¬»êÀÚ Á¤ÀÇ
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
6.3 ½Ç½À (2) ¿ÜÆÇ¿ø ¼øȸ ¹®Á¦
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò ¿¬»êÀÚ Á¤ÀÇ
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
¢Ã 07Àå: º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ
7.1 ÀÌ·Ð
__ºí·¢¹Ú½º ÃÖÀûÈ ¹®Á¦
__º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ °³¿ä
__´ëü ¸ðµ¨
__ȹµæ ÇÔ¼ö
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
[03ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
¢Ã 08Àå: ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ Å×Å©´Ð
8.1 ¼Óµµ Çâ»óÀ» À§ÇÑ Å×Å©´Ð
__Á¶±â Á¾·á(early stopping)
__´ÙÁß Ãæ½Çµµ(multi-fidelity)
__È®À强(scalability)
__¿ä¾à
8.2 ¿ú ½ºÅ¸Æ®¿Í ¸ÞŸ ÇнÀ
__¸ÞŸ ÇнÀ
__½Ç½À: ¸ÞŸ ÇнÀÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×ÀÇ ¿ú ½ºÅ¸Æ®
__¿ä¾à
8.3 Æ©´× ¹üÀ§ ¼³Á¤
__Æ©´× ¹üÀ§ ¼³Á¤ÀÇ Çʿ伺 ¹× °³¿ä
__¹Ýº¹ÃøÁ¤ ºÐ»êºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ½Äº°
__°áÁ¤ ³ª¹«¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__¿ä¾à
¢Ã 09Àå: ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö
9.1 Auto-Sklearn
__ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
__ÆÐÅ°Áö ½Ç½À
__¿ä¾à
9.2 H2O AutoML
__ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
__½Ç½À
__¿ä¾à
¢Ã 10Àå: ½ÇÀü ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
10.1 ½Ã½ºÅÛ (1) MyAutoML1
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
10.2 ½Ã½ºÅÛ (2) MyAutoML2
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__½ÇÇèÀ» ÅëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®ÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__XGBoostÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__LightGBMÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
10.3 ½Ã½ºÅÛ (3) MyAutoML3
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__¸ÞŸ ¸ðµ¨ ÇнÀ
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
¢Ã ¸¶Ä¡¸ç
¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¶õ?
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ µµÀÔ¿¡ µû¸¥ È¿°ú
__°ü·Ã ÆÐÅ°Áö ¹× ½Ã½ºÅÛ
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ ¹è¿ö¾ß ÇÏ´Â ÀÌÀ¯
ºÐ¼® ¹× °³¹ß ȯ°æ
__ÆÄÀ̽ã ȯ°æ ¹× ÆÐÅ°Áö
__Æú´õ ±¸Á¶
È°¿ë µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
__µ¥ÀÌÅÍ Ãâó
__µ¥ÀÌÅÍ ±¸¼º
__ºÐ·ù¿ë µ¥ÀÌÅÍ
__ȸ±Í¿ë µ¥ÀÌÅÍ
[01ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÇÙ½É °³³ä
¢Ã 01Àå: ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß ÇÁ·Î¼¼½º
1.1 ¸Ó½Å·¯´× °úÁ¦ÀÇ ºÐ·ù
__Áöµµ ÇнÀ
__¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× È°¿ë °úÁ¤
__»óÅ °ø°£(state space)°ú Áöµµ ÇнÀ °úÁ¦ÀÇ ºÐ·ù
__°´°üÀûÀÎ Æò°¡
__ÀϹÝÈ¿Í °úÀûÇÕ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ: (1) ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ: (2) k-°ã ±³Â÷ °ËÁõ
__ºñÁöµµ ÇнÀ
__±ºÁýÈ
__ÀÌ»ó ŽÁö
__¿ä¾à
1.2 ¹®Á¦ Á¤ÀÇ¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
__¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·Î¼¼½º
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
__¿ä¾à
1.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× Àüó¸®
__±âÃÊ µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
__°áÃøÄ¡ ó¸®
__¹üÁÖÇü º¯¼ö ó¸®
__ºÐÆ÷ È®ÀÎ
__Ŭ·¡½º ºÒ±ÕÇü ¹®Á¦
__Ư¡ °øÇÐ
__¿ä¾à
1.4 ¸ðµ¨ ÇнÀ: ¸ðµ¨ ¼±Åà ¹× ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__¸ðµ¨ ¼±ÅÃ
__ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
__¿ä¾à
1.5 ¸ðµ¨ Æò°¡
__ºÐ·ù ¸ðµ¨ Æò°¡
__ȸ±Í ¸ðµ¨ Æò°¡
__¿ä¾à
¢Ã 02Àå: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ÇнÀ
2.1 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
__µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
2.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× Àüó¸®
__»çÀÌŶ·±À» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__°áÃø ó¸®
__¹üÁÖ ¹× ¼¿Çü º¯¼ö ó¸®
__Àç»ùÇøµ
__Ư¡ ¼±ÅÃ
__¿ä¾à
2.3 ¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× Æò°¡
__¸ðµ¨ ÇнÀ
__¸ðµ¨ Æò°¡
__¿ä¾à
2.4 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀΰú ¸ðµ¨ ÀúÀå
__¸Ó½Å·¯´× ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
__ÇÇŬ ¸ðµâ
__¿ä¾à
¢Ã 03Àå: ÁÖ¿ä Áöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨
3.1 ¼±Çü ¸ðµ¨
__¼±Çü ȸ±Í
__·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
__¼±Çü¼ºÀ» °í·ÁÇÑ Æ¯Â¡ °øÇÐ
__¿ä¾à
3.2 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
__ÀÛµ¿ °úÁ¤ ¹× ¸ðµ¨ÀÇ Àå´ÜÁ¡
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__½ºÄÉÀϸµ°ú Ư¡ °øÇÐÀÇ Çʿ伺
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.3 °áÁ¤ ³ª¹«
__¸ðµ¨ ±¸Á¶¿Í ÀÛµ¿ °úÁ¤
__¸ðµ¨ Ư¼º
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.4 ½Å°æ¸Á
__¸ðµ¨ ±¸Á¶¿Í ÀÛµ¿ °úÁ¤
__ÇнÀ °úÁ¤°ú ÁÖ¿ä ÆĶó¹ÌÅÍ
__»çÀÌŶ·± ½Ç½À
__¿ä¾à
3.5 ¾Ó»óºí ¸ðµ¨
__¾Ó»óºí Á¾·ù
__°áÁ¤ ³ª¹« ±â¹ÝÀÇ ¾Ó»óºí ¸ðµ¨
__¿ä¾à
[02ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò
¢Ã 04Àå: ÃÖÀûÈ ¹®Á¦
4.1 ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨
__ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨ÀÇ ±¸¼º
__ÃÖÀûÈ ¸ðµ¨ ¹× ±×·¡ÇÁ ±â¹ÝÀÇ Çعý ¿¹Á¦
__¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÃÖÀûÈ
__¿ä¾à
4.2 ´Ù¾çÇÑ Çعý
__ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ÀÇ Çعý °³¿ä
__ÈÞ¸®½ºÆ½ Çعý
__ÃʱâÈ
__Æò°¡
__¼Óµµ °è»ê
__À§Ä¡ ¾÷µ¥ÀÌÆ®
__¿ä¾à
¢Ã 05Àå: ±×¸®µå ¼Ä¡¿Í ·£´ý ¼Ä¡
5.1 ±×¸®µå ¼Ä¡
__°³¿ä
__±¸Çö ½Ç½À
__¿ä¾à
5.2 ·£´ý ¼Ä¡
__°³¿ä
__È®·ü º¯¼ö ºÐÆ÷
__°ü·Ã ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
¢Ã 06Àå: À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò
6.1 ÀÌ·Ð
__°³¿ä
__À¯ÀüÀÚ Ç¥Çö
__¼±Åà ¿¬»ê
__±³Â÷ ¿¬»ê
__µ¹¿¬º¯ÀÌ ¿¬»ê
__ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
__¿ä¾à
6.2 ½Ç½À (1) Ư¡ ¼±ÅÃ
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò ¿¬»êÀÚ Á¤ÀÇ
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
6.3 ½Ç½À (2) ¿ÜÆÇ¿ø ¼øȸ ¹®Á¦
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò ¿¬»êÀÚ Á¤ÀÇ
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
¢Ã 07Àå: º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ
7.1 ÀÌ·Ð
__ºí·¢¹Ú½º ÃÖÀûÈ ¹®Á¦
__º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ °³¿ä
__´ëü ¸ðµ¨
__ȹµæ ÇÔ¼ö
__¸ÞÀÎ ÇÔ¼ö
__¿ä¾à
[03ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
¢Ã 08Àå: ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ Å×Å©´Ð
8.1 ¼Óµµ Çâ»óÀ» À§ÇÑ Å×Å©´Ð
__Á¶±â Á¾·á(early stopping)
__´ÙÁß Ãæ½Çµµ(multi-fidelity)
__È®À强(scalability)
__¿ä¾à
8.2 ¿ú ½ºÅ¸Æ®¿Í ¸ÞŸ ÇнÀ
__¸ÞŸ ÇнÀ
__½Ç½À: ¸ÞŸ ÇнÀÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×ÀÇ ¿ú ½ºÅ¸Æ®
__¿ä¾à
8.3 Æ©´× ¹üÀ§ ¼³Á¤
__Æ©´× ¹üÀ§ ¼³Á¤ÀÇ Çʿ伺 ¹× °³¿ä
__¹Ýº¹ÃøÁ¤ ºÐ»êºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ÁÖ¿ä ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ½Äº°
__°áÁ¤ ³ª¹«¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__¿ä¾à
¢Ã 09Àå: ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö
9.1 Auto-Sklearn
__ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
__ÆÐÅ°Áö ½Ç½À
__¿ä¾à
9.2 H2O AutoML
__ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
__½Ç½À
__¿ä¾à
¢Ã 10Àå: ½ÇÀü ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
10.1 ½Ã½ºÅÛ (1) MyAutoML1
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
10.2 ½Ã½ºÅÛ (2) MyAutoML2
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__½ÇÇèÀ» ÅëÇÑ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®ÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__XGBoostÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__LightGBMÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹üÀ§ ¼³Á¤
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
10.3 ½Ã½ºÅÛ (3) MyAutoML3
__¹®Á¦ Á¤ÀÇ
__Ŭ·¡½º ¼³°è
__¸ÞŸ ¸ðµ¨ ÇнÀ
__½Ã½ºÅÛ ±¸Çö ¹× È°¿ë
¢Ã ¸¶Ä¡¸ç
¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¡Ú ¡Ý ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß ÇÁ·Î¼¼½º ¡Ý µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö °á°ú¿¡ µû¸¥ ÀûÀýÇÑ Àüó¸® ±â¹ý ¹× ¸ðµ¨ ¼±Åà ¡Ý ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß ½Ç¹« ¡Ý ¸ðµ¨ÀÇ Æ¯¼º ¹× ÀÛµ¿ ¿ø¸® ¡Ý ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ ¡Ý ±×¸®µå ¼Ä¡¿Í ·£´ý ¼Ä¡ ¡Ý À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò°ú º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ ¡Ý ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È¸¦ À§ÇÑ Å×Å©´Ð ¡Ý ½ÇÀü ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà