하이퍼파라미터
모델 학습 전에 사용자가 직접 설정해야 하는 변수로 학습률, 배치 크기, 레이어 수 등이 포함된다. 모델이 데이터를 통해 스스로 학습하는 가중치와 달리 사람이 결정해야 하므로 최적의 조합을 찾는 과정이 매우 까다롭다. 에이전트는 이 탐색 과정을 자동화하여 최적의 성능을 끌어낸다.