# 모델 최적화 작업

사용할 수 있는 최적화 기능을 사용하거나 사용하지 않고 모델을 교육하도록 구성할 수 있습니다.

## 지능형 모델 최적화

기본적으로 Qlik Predict은 지능형 모델 최적화를 사용하여 기능 선택에 대한 반복을 통해 모델을 자동으로 구체화하고 고급 변환을 적용합니다. 교육 프로세스를 더 자세히 제어해야 하는 경우 각 실험 버전에 대해 이 기능을 끌 수 있습니다.

자세한 내용은 [지능형 모델 최적화](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/intelligent-model-optimization.htm)을 참조하십시오.

## 하이퍼 매개 변수 최적화

고급 기계 학습 기능을 사용하여 모델을 세부 조정합니다.

자세한 내용은 [하이퍼파라미터 최적화](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/hyperparameter-optimization.htm)을 참조하십시오.

## 시간 인식 모델 만들기

분류 및 회귀 모델의 경우 교육 데이터가 특정 날짜 또는 시간 정보에 따라 달라지는 경우 시간 인식 교육을 켭니다.

자세한 내용은 [시간 인식 모델 만들기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-aware-models.htm)을 참조하십시오.

## 자세한 정보

* [실험 구성](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm)