1. 하이퍼 파라미터 이해: 먼저 해당 모델의 하이퍼 파라미터를 이해해야 합니다. 이는 각 모델이나 알고리즘마다 다를 수 있으므로, 해당 모델의 공식 문서나 논문을 확인해야 합니다.

2. 그리드 탐색(Grid Search): 이는 하이퍼 파라미터 공간을 격자 모양으로 나누고, 각 지점에서 모델을 학습시킨 후 최적의 파라미터를 찾는 방법입니다.

3. 랜덤 서치(Random Search): 그리드 탐색의 단점을 보완하기 위해 무작위로 하이퍼 파라미터 공간을 탐색하는 방법입니다. 빠르게 최적의 하이퍼 파라미터를 찾을 수 있지만, 최적값을 찾지 못할 수도 있습니다.

4. 베이지안 최적화(Bayesian Optimization): 이 방법은 하이퍼 파라미터 탐색을 확률적으로 접근합니다. 이전 결과를 바탕으로 새로운 하이퍼 파라미터를 선택함으로써 탐색 공간을 줄이고 최적의 하이퍼 파라미터를 찾습니다.

하이퍼 파라미터 튜닝이 모델의 성능을 향상시키는데 중요하므로, 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법을 신중히 선택하고 적용해야 합니다.