Parameter, HyperParameter

Model Parameter

모델 내부에서 데이터를 통해 값을 추정할 수 있는 변수

• prediction을 만들기 위해 모델에서 필요하다.
• parameter는 모델의 skill을 정의한다.
• data에 의해 결정된다.
• 학습에 의해 자동으로 최적화된다.
• 학습된 모델의 일부로 저장된다.

Model Hyperparameter

모델 외부에 있고 데이터를 통해 추정할 수 없는 변수

• 모델 parameter를 추정하는 프로세스에서 주로 사용
• 실무자가 직접 결정
• 휴리스틱을 사용하여 설정
  • 휴리스틱 : 불충분한 시간이나 정보로 인하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 체계적이면서 합리적인 판단이 굳이 필요하지 않은 상황에서 사람들이 빠르게 사용할 수 있게 보다 용이하게 구성된 간편추론의 방법
• 주어진 예측 모델링 문제에 대해 조정

참고자료

https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%9C%B4%EB%A6%AC%EC%8A%A4%ED%8B%B1_%EC%9D%B4%EB%A1%A0

https://machinelearningmastery.com/difference-between-a-parameter-and-a-hyperparameter/