이번 튜토리얼에서는 Hyperopt와 Tree-structured Parzen Estimator(TPE) 알고리즘을 활용하여 고급 베이지안 하이퍼파라미터 최적화 워크플로우를 구현하는 방법을 소개합니다. 우리는 다양한 모델 패밀리 간에 동적으로 전환할 수 있는 조건부 검색 공간을 구성하여 Hyperopt가 계층적이고 구조화된 파라미터 그래프를 어떻게 처리하는지를 시연합니다. 또한, scikit-learn 파이프라인 내에서 교차 검증을 활용하여 생산 수준의 목적 함수를 구축하는 방법도 다룹니다.

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