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[7주차 총정리] AutoML, Keras-tuner for Bayesisan HPO (Colab 권장)

출처: dmqm.korea.ac.kr/uploads/seminar/DMQASeminar_20210924_배포용.pdf HPO Hyper-Parameter Optimization Baysian Optimization - 기존 Trial들의 정보를 이용하여 후속 Trial의 Hyper-parameter 선택하여 불필요한 자원소모를 줄인다. 다시 말해, 앞선 정보를 활용하여 최적화 (Sequential model-based optimization) (Grid search / Random search의 경우 후속 trial은 기존 trial의 평가 정보(loss, acc)와 독립적이기에, 성능이 좋지 않았던 근처도 모두 탐색하여 계산자원을 낭비하게 되었음) - 계산비용이 상대적으로 저렴한 함수 p로 매핑을 근사..
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2022. 5. 1. 00:47

[7주차 총정리] AutoML, Pycaret 실습 (Colab 권장)

0. Import Library # !pip install pycaret==2.3.10 # !pip install jinja2==3.1.2 # !pip install xgboost==1.6.0 from google.colab import files uploaded = files.upload() # 파일이 크다면 구글 드라이브에 저장해서 들고오는 것이 더 좋음 from pycaret.classification import * import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. Prepare train & test data + 2. Data Preprocessing = Setup titanic_df = pd.read_csv("t..
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2022. 4. 30. 22:43