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모델을 설계를 하다보면 각 모델별로 필요한 파라미터(Parameter.매개변수)들이 존재합니다. 파라미터란 모델 내에서 결정되는 평균, 표준편차, 선형회귀 계수와 같은 변수들을 의미합니다. 이러한 변수들의 개념을 생각해본다면, 이들은 사용자가 지정하는 것이 아니라 데이터에 따라서 자동으로 결정되는 것임을 알 수 있습니다. 또한 이러한 파라미터가 어떻게 결정되는가에 따라 모델의 성능 및 동작이 크게 달라지기도 합니다. 하이퍼파라미터(hyperparameter)는 사용자가 임의로 예상하거나 목표하는 파라미터 값을 주로 의미하며, 신경망의 학습 (learning rate), 서포트 벡터 머신(SVM)의 C값, KNN에서의 K값 등이 이에 해당됩니다. 오버피팅(overfitting) 오버피팅(overfittin..