Brute-force GridSearchCV를 대체하여 최대 152배 속도 향상을 달성한 EliminationSearchCV
Why GridSearchCV Wastes Most of Its Time — And What I Did About It
WebSocket 기반 In-memory 캐싱으로 모델 학습 중 Zero Latency 실시간 하이퍼파라미터 튜닝 구현
Tune Model Training in Real Time — Zero Latency, Zero Restarts (Kiponos Python SDK)
Genetic Algorithm 기반 VRP 최적화 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 경로 단축
Solving a Logistics Problem Using Genetic Algorithms
Regularization과 2차 근사 최적화 기반의 Tabular 데이터 예측 성능 극대화
XGBoost: When Gradient Boosting Meets Regularization
Train Your Own LLM From Scratch - 처음부터 직접 LLM을 학습하는 실습 워크숍
10M~1.6B 파라미터 LLM 학습을 통한 모델 구조 및 파이프라인 구현 분석
LLM 스크래치 학습의 비용 분석: 1B 모델 구축 시 $427 소요 및 낮은 효용성 확인
I Trained My Own LLM from Scratch in 2025: What That Viral HN Tutorial Doesn't Tell You About the Real Cost
Train-Test Gap 분석을 통한 Overfitting 제어 및 Generalization 최적화
53. Overfitting: When Your Model Is Too Good at Being Wrong
AST 모델 최적화로 정밀도 100% 및 False Positive 0 달성
Part 3: The Science - Hyperparameter Tuning & Getting to 100% Precision with Warp/Oz
Hugging Face Transformers 3.1에서 Ray Tune을 통합하여 하이퍼파라미터 튜닝 시 Population-based Training으로 검증 정확도 78%, 테스트 정확도 70.5% 달성
Hyperparameter Search with Transformers and Ray Tune