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..

1. 들어가며안녕하세요! Jaylen H입니다.지난 2편 에 이어, 드디어 Google ML Bootcamp의 마지막 관문이자 하이라이트인 'Gemma Sprint 프로젝트' 후기를 가져왔습니다. 🔥Coursera로 이론을 다지고 Kaggle로 실전 감각을 익혔다면, 이제는 Google의 최신 오픈 모델인 'Gemma'를 활용해 직접 무언가를 만들어 볼 차례였죠.2. Gemma Sprint: AI 취약점 탐지 봇Gemma Sprint는 3인 이하로 팀을 꾸려 자율적으로 프로젝트를 진행하는 방식이었습니다. 저는 네트워킹을 통해 알게된 연구원님과 함께 2인 팀을 이루어, 제가 KISIA와 KITRI에서 가장 자신 있게 다뤘던 'AI + Security' 분야에 도전했습니다. 2.1. 주제 및 기획 의도프로..

1. 들어가며안녕하세요! Jaylen H입니다.지난 1편 에 이어, 오늘은 2024년 7월부터 약 3개월간 진행된 Google ML Bootcamp의 실제 교육 과정에 대해 자세히 풀어보려고 합니다.부트캠프의 전체 일정은 크게 3단계로 나뉘었습니다.ML 이론: Coursera Deep Learning Specialization 수강ML 실습: Kaggle Competition 참가ML 스프린트: Gemma 오픈 모델 활용 프로젝트이번 2편에서는 1, 2단계인 'Coursera'와 'Kaggle' 과정을 중점적으로 다뤄보겠습니다! 2. Coursera Deep Learning Specialization부트캠프의 첫 번째 관문은 바로 Andrew Ng(앤드류 응) 교수님의 Coursera 딥러닝 전문 과정(..

1. 들어가며안녕하세요! Jaylen H입니다. (-> 블로그 주인 이름으로 바꾸세요!)2023년 KISIA, 2024년 상반기 KITRI 화이트햇 스쿨에 이어... 2024년 하반기, 저의 세 번째 빅-대외활동 후기를 시작합니다!바로 'Google Machine Learning Bootcamp 2024 (5기)'입니다! 🥳정말 운이 좋게도 KISIA(AI보안), KITRI(보안)를 경험한 데 이어, ML의 본진이라고 할 수 있는 Google의 프로그램에 합류하게 되었습니다.이 시리즈 역시 총 3편으로 나누어 진행할 예정입니다.합격 후기 (지원 과정 및 팁)부트캠프 과정 후기 (Coursera, Kaggle)Gemma 스프린트 및 수료식 후기그럼 3개월간의 여정, 그 첫 번째 관문이었던 '지원 및 합격..