inflearn logo
강의

Course

Instructor

[Side Project After Work] Big Data Analysis Certification Practical Exam (Type 1, 2, 3)

Performance-based Mock Exam 3

하이퍼파라미터 필수여부

Resolved

84

JunSuPark

9 asked

0

작업형 2번 에서, 하이퍼 파라미터 값은 필수로 넣어줘야 하나요?

print로 성능 하나하나 체크 하고 넣어줘야하나요?

 

굳이 안넣더라도 채점에 영향이 없나요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

Answer 3

0

roadmap

네! 하이퍼파라미터 튜닝없이 40점이 문제 없습니다.

다른 유형과 달리 작업형2 난이도는 상승하지 않은 상황이에요!

0

JunSuPark

문제에서 성능을 ~ 몇퍼 이상 끌어올려라 아닌 이상은 필요 없지 않나 해서요.

 

전에 문제들은 하이퍼파라미터 세팅이 없어서 여쭤봅니다

0

communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. JunSuPark님.

작업형 2에서 하이퍼파라미터 튜닝은 선택 사항이며, 필수적으로 하이퍼파라미터 값을 조정하지 않아도 채점에 영향이 없습니다. 실기 시험에서는 제출된 결과 파일(csv)을 기반으로 평가가 이루어지며, 코드 자체의 세부 사항(예: 하이퍼파라미터 튜닝이나 중간 성능 출력)은 채점 기준에 직접적으로 큰 영향을 미치지 않습니다.

하이퍼파라미터를 조정할 경우, 모델의 성능을 개선할 수 있는 기회를 가지게 되지만, 반드시 해야 하는 것은 아닙니다. 시간이 부족하거나 하이퍼파라미터에 익숙하지 않다면 기본 값을 사용하면서도 양질의 성능을 도출할 수 있습니다.

관련 유사 질문이 있었으며, 아래 링크를 참조하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:

말씀드린 바와 같이 시험에서는 결과물 제출이 주된 평가 기준이 되니, 하이퍼파라미터 튜닝은 필요하신 만큼 혹은 시간이 허락할 때 수행하시면 됩니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

8/6 작성한 연장문의 질문글에 대한 재요청

0

13

1

수강기간 연장 문의

0

12

1

수강기간 연장문의

0

9

1

수강기간 연장 요청 문의드립니다

0

14

1

수강 기간 연장 문의

0

34

1

수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)

0

52

2

수강기간 연장 가능할까요 선생님

0

69

2

Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.

0

47

3

수강연장요청 문의

0

80

2

아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?

0

101

2

빅분기 12회 결과 관련 문의

0

105

1

책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요

0

76

2

수강연장 문의

0

102

2

재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;

0

100

2

12회 실기 질문(작업형 2)

0

88

2

뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?

0

61

1

강의 연장 문의

0

93

2

출력값 질문

0

69

2

수업노트가 어디에 있나요?

0

59

1

실기시험 제출관련

0

222

3

6.20 작업형 2 과적합

0

227

3

코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문

0

84

2

로지스틱회귀, 회귀

0

76

2

회귀 문제를 풀때 질문입니다.

0

79

1