1. 강의 소개
이번 강의에서는 PyTorch 기반으로 여러 config들을 통해 학습할 때에 사용되는 parameter들을 실험자가 손 쉽게 지역 최적해를 구할 수 있도록 도와주는 Ray Tune 프레임워크로 최적화하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 Grid & Random, 그리고 Bayesian 같은 기본적인 Parameter Search 방법론들과 Ray Tune 모듈을 사용하여 PyTorch 딥러닝 프로젝트 코드 구성을 하는 방법을 익히게 됩니다.
2. 강의 키워드
- Hyperparameter Optimization
- Grid Search
- Random Search
3. 실습 코드
4. Further Reading
5. Further Question
- Grid Search와 Random Search의 장단점은 무엇이며, 어떤 상황에서 각각의 방법을 선호하게 될까요?
6. 강의 영상
