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머신러닝: 준 뉴턴 방법(Quasi-Newton Methods) 완벽 분석

🚀 서론: 최적화의 세계로의 발걸음머신러닝 모델을 훈련시키는 핵심 과정 중 하나는 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 이 과정을 최적화(Optimization)라고 부르며, 다양한 최적화 알고리즘이 존재합니다. 그중에서도 준 뉴턴 방법(Quasi-Newton Methods)은 기울기(gradient) 정보만을 사용하는 경사 하강법(Gradient Descent)의 한계를 극복하고, 헤시안 행렬(Hessian Matrix)의 근사값을 활용하여 더 효율적으로 최적해를 찾아가는 방법입니다. 본 글에서는 준 뉴턴 방법의 기본 원리, 장단점, 그리고 실제 머신러닝 문제에 어떻게 적용되는지 자세히 살펴보겠습니다.💡 준 뉴턴 방법의 핵심 원리준 뉴턴 방법은 뉴턴 방법(Newton's Method)의 대안으로 개발되..
머신러닝 2025. 3. 21. 22:14
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