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ML 문제 유형별 모델 선택 매트릭스, 하이퍼파라미터 튜닝 전략, 앙상블 방법론 가이드. '모델 선택', '알고리즘 비교', '하이퍼파라미터 튜닝', 'Optuna', '앙상블', 'XGBoost vs LightGBM', '모델 비교', '교차 검증' 등 ML 모델 선택 및 설계 시 이 스킬을 사용한다. model-designer와 evaluation-analyst의 모델 설계 역량을 강화한다. 단, 데이터 전처리나 학습 인프라 관리는 이 스킬의 범위가 아니다.
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আপডেট হয়েছে 3/22/2026
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ML 문제 유형별 모델 선택 매트릭스, 하이퍼파라미터 튜닝 전략, 앙상블 방법론 가이드. '모델 선택', '알고리즘 비교', '하이퍼파라미터 튜닝', 'Optuna', '앙상블', 'XGBoost vs LightGBM', '모델 비교', '교차 검증' 등 ML 모델 선택 및 설계 시 이 스킬을 사용한다. model-designer와 evaluation-analyst의 모델 설계 역량을 강화한다. 단, 데이터 전처리나 학습 인프라 관리는 이 스킬의 범위가 아니다.
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