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머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 최적화는 핵심적인 역할을 담당한다. 모델의 예측 성능을 극대화하기 위해 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 파라미터(parameter)를 찾는 과정이 바로 최적화다. 이 글에서는 머신러닝 최적화의 기본 개념과 다양한 방법론, 그리고 실제 활용 사례를 살펴본다.🎯 최적화(Optimization)란 무엇인가?최적화는 주어진 제약 조건 하에서 특정 함수의 값을 최소화하거나 최대화하는 과정을 의미한다. 머신러닝에서는 모델의 예측값과 실제값 사이의 오차를 나타내는 손실 함수를 최소화하는 파라미터를 찾는 것이 목표다. 손실 함수는 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용되며, 이 값을 최소화함으로써 모델의 정확도를 높일 수 있다.수학적으로 최적화 문제는 다음과 같이 표현..

머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 손실 함수(Loss Function)는 모델의 예측이 얼마나 부정확한지를 측정하는 중요한 지표이다. 이 함수는 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 적합되는지를 평가하고, 모델의 가중치를 조정하여 성능을 개선하는 데 사용된다. 손실 함수의 이해는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적이다.💡 손실 함수(Loss Function)란? (What is a Loss Function?)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 정량화하는 함수이다. 이 차이가 클수록 손실 함수의 값은 커지며, 이는 모델의 성능이 낮음을 의미한다. 모델은 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 학습하며, 이를 통해 예측 정확도를 높인다. 손실 함수는 비용 함수(Cost Function) 또..

역전파(Backpropagation)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘이다. 이 알고리즘은 신경망의 예측이 실제 값과 얼마나 다른지 측정하고, 그 오차를 기반으로 네트워크의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 조정하여 정확도를 향상시킨다. 본 문서에서는 역전파의 기본 원리, 계산 과정, 그리고 실제 코드 예제를 통해 역전파 알고리즘을 자세히 설명한다.💡 역전파(Backpropagation)란?역전파 알고리즘은 신경망의 출력층에서 시작하여 입력층 방향으로 오차를 전파하면서 각 층의 가중치를 업데이트하는 방식이다. 이 과정은 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정한다...

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 ..

최적화는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 핵심 과정이다. 이 과정에서 모델의 매개변수를 조정하여 손실 함수(Loss Function)를 최소화한다. 이 때, 최적화 알고리즘이 언제 멈춰야 하는지, 즉 '수렴'했는지 판단하는 기준이 중요하다. 수렴 조건은 최적화 알고리즘이 목표 지점에 도달했음을 나타내는 신호이며, 적절한 수렴 조건을 설정하는 것은 효율적인 학습을 위해 필수적이다. 🔍 수렴 조건 (Convergence Criteria):수렴 조건은 최적화 알고리즘이 반복적인 갱신(update)을 멈추고 최적의 해에 도달했다고 판단하는 기준이다. 머신러닝에서 사용되는 다양한 최적화 알고리즘(예: 경사 하강법, Adam 등)은 손실 함수를 줄이기 위해 모델의 매개변수를 반복적으로 조정한다. 그러나 이..

머신러닝 모델 학습의 핵심, 미니 배치 경사 하강법(Mini-Batch Gradient Descent)을 파헤쳐 보겠습니다. 🚀 시작하며머신러닝(Machine Learning) 모델을 학습시키는 과정은 마치 험난한 산을 오르는 등반과 같습니다. 목표 지점, 즉 모델이 원하는 결과를 정확하게 예측하도록 만드는 지점까지, 끊임없이 경사를 따라 올라가야 합니다. 이때, 경사 하강법(Gradient Descent)은 등반가에게 나침반과 같은 역할을 합니다. 전체 데이터를 사용하여 가중치를 업데이트하는 표준 경사 하강법(Gradient Descent)은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 단점을 보완하기 위해 등장한 것이 바로 미니 배치 경사 하강법입니다. 미니 배치 경사 하강법은 전체 데이터셋을 작은 ..