728x90 기울기3 머신러닝 손실 함수의 기울기 계산 머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 손실 함수를 최소화하는 것은 핵심 과제입니다. 이를 위해 손실 함수의 기울기를 계산하여 매개변수(가중치 및 편향)를 최적화합니다. 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘은 손실 함수의 기울기를 기반으로 동작하며, 효율적인 학습을 가능하게 합니다. 이번 글에서는 머신러닝 손실 함수의 기울기를 계산하는 방법과 실제 적용 사례를 살펴보겠습니다.1. 손실 함수의 정의손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 측정하며, 이를 최소화하는 것이 목표입니다. 대표적인 손실 함수는 다음과 같습니다:평균 제곱 오차 (MSE): 회귀 문제에서 자주 사용되는 손실 함수$$L = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$.. 2025. 1. 12. 곡선에서 접선의 기울기 구하기 곡선에서 접선의 기울기는 미분을 이용하여 계산할 수 있습니다. 특정 곡선이 주어졌을 때, 해당 곡선의 접선은 그 곡선의 한 점에서 직선처럼 그려지는 선입니다. 접선의 기울기를 구하기 위해 곡선의 미분을 계산하여 특정 점에서의 변화율을 찾습니다. 이 글에서는 곡선에서 접선의 기울기를 구하는 방법을 단계적으로 설명합니다.1. 곡선에서 접선의 기울기와 미분의 관계접선의 기울기는 곡선의 변화율을 나타내며, 이는 미분을 통해 구할 수 있습니다. 함수 \( f(x) \)가 주어졌을 때, 이 함수의 미분 \( f'(x) \)은 곡선의 각 \( x \) 값에서 접선의 기울기를 제공합니다. 따라서 특정 점 \( x = a \)에서의 접선의 기울기는 \( f'(a) \)로 구할 수 있습니다.2. 접선의 기울기 계산 단계1.. 2024. 12. 1. 미분을 이용한 직선의 기울기 계산 미분은 함수의 변화율을 계산하는 수학적 방법으로, 직선의 기울기 계산에 중요한 역할을 합니다. 특정 함수가 주어졌을 때, 해당 함수의 미분을 통해 그래프의 한 점에서 직선의 기울기를 구할 수 있습니다. 본 글에서는 미분을 통해 직선의 기울기를 계산하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 직선의 기울기와 변화율기울기는 직선이 얼마나 가파르게 상승 또는 하강하는지를 나타내는 값입니다. 기울기는 다음과 같은 수식으로 계산할 수 있습니다:$$ m = \frac{{\Delta y}}{{\Delta x}} $$여기서 \( \Delta y \)는 y 값의 변화량, \( \Delta x \)는 x 값의 변화량을 의미합니다. 이 기울기는 두 점 사이의 직선에 대해 사용할 수 있지만, 곡선의 경우 특정 점에서의 순간 기울기를 구하.. 2024. 11. 16. 이전 1 다음 728x90
