728x90 경사하강법3 경사하강법과 관련된 과세특 추천 | 세특 생기부 내용 경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝과 최적화 문제에서 널리 사용되는 알고리즘으로, 함수의 기울기를 이용해 최적값을 찾아가는 방법입니다. 주어진 함수에서 최소값을 찾기 위해 점진적으로 이동하는 과정을 통해 기계 학습 모델의 학습 속도를 조절하고 성능을 개선하는 역할을 합니다. 학생들이 경사하강법을 탐구하고 이를 다양한 문제에 적용하는 과정에서 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 기를 수 있도록, 경사하강법 관련 세부 특기 사항(세특) 예시를 추천합니다.경사하강법 관련 세특 예시1. 경사하강법의 개념 및 수학적 원리 탐구경사하강법이 어떤 원리로 작동하는지 탐구하고, 이를 수학적으로 분석하는 과정을 작성할 수 있습니다.예시: 경사하강법의 기초 개념을 정리하고, 함수의 기울기를 계산하여 점진적으.. 2025. 2. 12. 확률적 경사하강법(SGD): 빅데이터 학습의 수식 확률적 경사하강법(SGD, Stochastic Gradient Descent)은 대규모 데이터셋을 학습할 때 널리 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 경사하강법(Gradient Descent)의 변형인 확률적 경사하강법은 매 반복마다 전체 데이터가 아닌, 무작위로 선택된 일부 데이터(미니배치 또는 한 개의 샘플)를 사용하여 가중치를 업데이트하는 방식입니다. 이는 대규모 데이터셋에서 효율적으로 학습을 진행할 수 있게 해 주며, 특히 빅데이터 학습에 유용합니다. 이 글에서는 확률적 경사하강법의 수식과 구체적인 작동 원리를 살펴보겠습니다.1. 경사하강법의 기본 수식경사하강법(Gradient Descent)은 전체 데이터셋을 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산하고, 가중치를 기울기가 낮은 방향으로 조금씩 이동시키는.. 2024. 11. 3. 경사하강법을 통한 최적화의 수식 | 미적분학 세특 미적분은 인공지능에서 경사하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에 중요한 역할을 합니다. 경사하강법은 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하기 위해, 함수의 기울기(미분 값)를 계산하여 가중치를 업데이트하는 방식입니다. 이 글에서는 미적분을 사용한 경사하강법의 수식을 구체적으로 살펴보고, 이를 인공지능에서 어떻게 활용하는지 설명하겠습니다.경사하강법(Gradient Descent)의 수식경사하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하여, 그 기울기에 따라 가중치가 최소화되는 방향으로 이동시키는 알고리즘입니다. 손실 함수 J(θ)의 값을 최소화하기 위해, 가중치 θ를 반복적으로 업데이트합니다. 경사하강법의 기본적인 업데이트 수식은 다음과 같습.. 2024. 11. 2. 이전 1 다음 728x90
