728x90 기계학습3 기계 학습에서의 알고리즘 최적화 연구 기계 학습에서 알고리즘 최적화는 모델의 학습 성능과 효율성을 높이는 핵심 과정입니다. 최적화는 모델이 주어진 데이터를 효율적으로 학습하여 더 나은 예측 성능을 갖도록 돕는 역할을 하며, 학습 속도, 예측 정확도, 자원 사용 효율성 등을 개선하는 다양한 기법을 포함합니다. 이번 글에서는 기계 학습에서 자주 사용되는 알고리즘 최적화 기법을 살펴보겠습니다.1. 경사 하강법 (Gradient Descent)경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 이용해 모델의 파라미터를 최적화하는 대표적인 기법입니다. 경사 하강법은 각 학습 단계에서 손실 함수의 기울기에 따라 파라미터를 업데이트하여 손실을 최소화합니다. 경사 하강법에는 여러 변형된 형태가 있으며, 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택합니다.1) 배치 경사 하강법 .. 2024. 12. 8. 기계학습에서의 손실 함수 미분 활용 | 머신러닝 기계 학습에서 손실 함수는 모델이 예측한 결과와 실제 값 사이의 차이를 측정하는 지표로, 모델이 학습 과정에서 예측 오류를 줄이도록 하는 데 핵심 역할을 합니다. 손실 함수의 미분값은 기울기를 계산하여 경사하강법과 같은 최적화 기법을 통해 모델의 파라미터를 조정하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 손실 함수의 개념과, 손실 함수 미분의 역할, 이를 활용한 최적화 기법에 대해 설명하겠습니다.1. 손실 함수의 개념손실 함수는 예측값과 실제값 간의 차이를 정량화하는 함수로, 손실 함수의 값이 클수록 예측과 실제값의 차이가 크다는 것을 의미합니다. 기계 학습에서 손실 함수는 주로 예측 오류를 측정하며, 모델 학습의 목표는 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 회귀와 분류 문제에 따라 다양한 손실 함수가 사용됩니다.1).. 2024. 12. 3. 기계 학습에서 벡터 표현의 의미 기계 학습에서 벡터는 데이터와 그 특성을 수학적으로 표현하는 데 중요한 도구로 사용됩니다. 벡터 표현을 통해 데이터의 특징을 수치화하고, 이를 바탕으로 다양한 연산을 수행하여 패턴을 분석하거나 예측 모델을 학습할 수 있습니다. 벡터는 수치 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 등 비정형 데이터까지 표현할 수 있어, 기계 학습에서 광범위하게 활용됩니다. 이 글에서는 기계 학습에서 벡터 표현의 의미와 다양한 응용 사례를 살펴보겠습니다.벡터 표현의 정의와 의미기계 학습에서 벡터는 하나의 데이터 포인트를 여러 특성(feature)으로 구성하여, 이를 수치화한 표현입니다. 예를 들어, 사람의 나이, 키, 체중을 각각 특성으로 가지는 데이터를 생각해 봅시다. 이때 각 데이터는 다음과 같은 3차원 벡터로.. 2024. 11. 26. 이전 1 다음 728x90
