1. 들어가며머신러닝 프로젝트를 진행하다 보면, 똑같은 알고리즘(예: Random Forest, CNN)을 사용했는데도 누군가는 95%의 정확도를 내고, 누군가는 70%에 머무는 경우를 보게 됩니다. 데이터 전처리의 차이일 수도 있지만, 대부분의 경우 범인은 "설정(Configuration)"에 있습니다.모델이 스스로 학습하는 것이 아니라, 사람이 학습 전에 미리 정해줘야 하는 변수, 바로 하이퍼파라미터(Hyperparameter)입니다.이번 포스팅에서는 "학습률(Learning Rate)이 뭐길래 중요할까?", "배치 사이즈(Batch Size)는 어떻게 잡아야 할까?" 등 AI 엔지니어라면 반드시 알아야 할 하이퍼파라미터의 모든 종류와 역할을 총정리해 보겠습니다.2. 하이퍼파라미터란? 2.1 정의하이..