Parameter일까요, hyperparameter일까요?

이전 영상에서는 Machine Learning에서 하이퍼파라미터와 이를 튜닝하는 중요성에 대해 배웠어요. 최적화를 자동화하는 것이 핵심이지만, 모델 개발 과정에서 역할이 다른 하이퍼파라미터와 모델 파라미터를 구분하는 것이 중요해요. 하이퍼파라미터는 학습 전에 설정되고, 모델 파라미터는 학습 중에 추정돼요. 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 찾는 방식은 모델 파라미터를 찾는 방식과 다르기 때문에, 두 개념을 명확히 구분해야 해요.

이 연습 문제에서는 ML 시스템에서 자주 쓰이는 하이퍼파라미터의 예시를 구분하는 능력을 점검해 볼 거예요.