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MSE는 연속적인 값을 예측하는 회귀(regression) 문제에 주로 사용되며, 예측값과 실제값 사이의 제곱 오차의 평균을 계산합니다. 계산 방식이 단순하고 연산 부담이 적어, 자원이 제한된 임베디드 환경에서 실용적인 선택지로 많이 활용됩니다. 힌지 손실 힌지 손실은 서포트 벡터 머신(SVM) 과 함께 사용되는 손실 함수로, 분류 작업에 특화된 방식입니다. 이 함수는 결정 경계 주변에 마진을 형성하여, 예측값이 명확히 한쪽 범주에 속하도록 유도합니다. 힌지 손실은 특히 데이터셋이 작고 시스템이 단순한 임베디드 환경에서, 높은 분류 정확도와 연산 효율을 동시에 확보하는 데 효과적입니다. 임베디드 시스템의 머신 러닝 모델 최적화를 위한 추가 기법들 앞서 소개한 방법들 외에도, 임베디드 시스템 설계자가 머신 러닝 모델을 더욱 최적화할 수 있도록 돕는 추가적인 기법들이 있습니다. 특징 공학 및 선택 모델에서 사용할 특징(feature)을 효과적으로 설계하고 선택하는 것은, 모델을 단순화하면서 동시에 연산 및 메모리 요구사항을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 정보에 집중함으로써, 적은 자원으로도 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. 특징 중요도 분석 이 기법은 모델 예측에 영향을 많이 미치는 특징을 식별하는 과정입니다. 중요한 특징을 우선순위에 두고, 덜 중요한 항목은 제거함으로써 모델의 효율성과 정확도를 동시에 높일 수 있습니다. 예를 들어, 온도 모니터링 시스템에서는 단순한 타임스탬프보다 날씨 변화 패턴에 초점을 맞추는 것이 더 유의미할 수 있습니다. 차원 축소 PCA(주성분 분석)나 t-SNE(t-분포 확률적 이웃 임베딩)와 같은 차원 축소 기법은 입력 특징의 개수를 줄이면서도 데이터의 핵심 특성을 유지하도록 도와줍니다. 이러한 방법은 데이터 구조를 요약하거나 압축해 메모리와 연산 부담을 줄이기 때문에, 모델을 더 빠르고 가볍게 만들어 임베디드 시스템에 특히 적합합니다. 하이퍼파라미터 튜닝 하이퍼파라미터는 모델이 학습하는 방식을 조정하는 설정값으로, 이를 적절히 조정하면 특히 자원이 제한된 임베디드 장치에서 모델의 효율성과 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 랜덤 서치와 그리드 서치 랜덤 서치는 하이퍼파라미터 조합을 지정된 범위 내에서 무작위로 샘플링하여 탐색하는 하이퍼파라미터 튜닝 기법입니다. 모든 가능한 조합을 체계적으로 평가하는 그리드 서치 (grid search)와 달리, 랜덤 서치는 더 적은 평가 횟수로도 파라미터 공간을 효율적으로 탐색하며 최적 또는 준최적의 설정을 찾아낼 가능성이 높습니다( 그림 3 참조). 이러한 효율성 덕분에, 계산 자원과 시간이 제한된 임베디드 시스템 환경에서 특히 유용하게 활용될 수 있으며, 보다 빠른 튜닝과 낮은 시스템 오버헤드를 가능하게 합니다. 그림 3: 그리드 서치는 가능한 모든 조합을 체계적으로 평가하는 반면, 랜덤 서치는 일부 조합만을 무작위로 샘플링하여 비교적 빠른 결과를 도출할 수 있습니다.(출처: Green Shoe Garage) 베이지안 최적화 베이지안 최적화는 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 반복적으로 탐색 범위를 정교하게 조정하는 고급 기법입니다. 이전 평가 결과를 기반으로 다음 실험을 설계하기 때문에, 계산 비용이 많이 드는 전수 탐색의 필요성을 줄일 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에, 자원이 제한된 임베디드 시스템 환경에서 특히 유리하게 활용될 수 있습니다. | 34