GTO(그리드 탐색 최적화, Grid Search Optimization)는 머신러닝과 데이터 마이닝 분야에서 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 방법론 중 하나이다. GTO는 주로 모델의 성능을 극대화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 조합을 체계적으로 탐색하는 데 사용된다.

GTO는 다음과 같은 절차로 진행된다. 먼저, 최적화하고자 하는 하이퍼파라미터의 범위를 정의한다. 이후, 정의된 범위 내에서 가능한 하이퍼파라미터 조합을 생성하고, 각 조합을 사용하여 모델을 학습시킨다. 학습이 완료된 모델은 검증 데이터셋을 통해 성능을 평가받으며, 최상의 성능을 보이는 하이퍼파라미터 조합이 선택된다.

GTO의 장점은 접근성이 용이하고 직관적이라는 점이다. 그러나 단점으로는 하이퍼파라미터의 수가 많거나 조합이 복잡할 경우 계산 비용이 급격히 증가하여 비효율적일 수 있다. 이에 따라 다른 최적화 방법인 랜덤 서치(Random Search)나 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)와 같이 보다 효율적인 방법이 종종 함께 사용되기도 한다.

GTO는 다양한 머신러닝 모델에 적용할 수 있으며, 특히 결정 트리, SVM, 신경망 등에서 효율적인 성능 향상을 도모할 수 있다. 적절한 하이퍼파라미터 선택은 모델의 일반화 능력에 중요한 영향을 미치기 때문에, GTO는 현대 머신러닝 파이프라인에서 중요한 단계로 자리 잡고 있다.