1. 들어가며머신러닝이나 딥러닝 모델을 학습시킬 때, 단순히 데이터를 넣고 돌리기만 하면 최상의 결과가 나올까요? 아닙니다. 같은 모델이라도 "설정"을 어떻게 하느냐에 따라 정확도가 80%에 머물 수도, 95%를 넘길 수도 있습니다.마치 라디오의 주파수를 미세하게 조절하여 깨끗한 소리를 잡는 것처럼, AI 모델에도 최적의 설정값을 찾아주는 과정이 필수적입니다. 이 과정을 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)이라고 합니다.이번 포스팅에서는 모델 성능 최적화의 핵심인 하이퍼파라미터의 정의와 튜닝 기법(Grid, Random, Bayesian), 그리고 최신 트렌드인 Optuna를 활용한 실전 코드까지 A to Z를 파헤쳐 보겠습니다.2. 하이퍼파라미터 튜닝이란? 2.1 정의하이퍼파라미..