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경사하강법(Gradient Descent)의 직관적 이해

경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 모델의 예측과 실제 데이터 간의 오차를 최소화하는 파라미터(매개변수)를 찾는 데 사용된다. 경사하강법은 특히 복잡한 모델에서 최적의 해를 찾기 위한 반복적인 최적화 기술로 널리 사용된다.💡 경사하강법이란? (What is Gradient Descent?)경사하강법은 함수의 최솟값을 찾기 위해 함수의 기울기(gradient, 경사)를 이용하여 반복적으로 파라미터를 업데이트하는 최적화 알고리즘이다. 머신러닝에서는 손실 함수(loss function)의 값을 최소화하는 모델 파라미터를 찾는 데 주로 사용된다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 나타내며, 이 손실 함수의 ..
머신러닝 2025. 4. 10. 07:33
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