728x90 머신러닝7 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. 머신러닝을 활용한 악성코드 탐지 방법 연구 악성코드는 컴퓨터와 네트워크 보안에 큰 위협을 끼치며, 이를 탐지하고 방지하기 위해 다양한 기술이 개발되고 있습니다. 최근 머신러닝은 악성코드 탐지 분야에서 주목받는 도구로, 정적 분석, 동적 분석, 그리고 하이브리드 분석에서 효율성을 입증하고 있습니다. 이 글에서는 머신러닝을 활용한 악성코드 탐지 방법의 주요 기술과 알고리즘, 그리고 실제 사례를 연구합니다.머신러닝 기반 악성코드 탐지의 필요성기존의 서명 기반 탐지 방식은 알려진 악성코드를 효과적으로 탐지하지만, 새로운 유형의 악성코드(제로 데이 공격)나 다형성 악성코드에는 취약합니다. 반면, 머신러닝은 악성코드의 정적 및 동적 특징을 학습하여 알려지지 않은 위협도 탐지할 수 있는 가능성을 제공합니다. 이를 통해 기존 탐지 방식의 한계를 보완할 수 있습.. 2024. 12. 24. 머신러닝에서 하이퍼파라미터 최적화 기법 연구 머신러닝에서 하이퍼파라미터 최적화는 모델의 성능을 최대화하기 위해 중요한 단계입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 과정을 제어하는 변수로, 학습률(learning rate), 정규화 계수, 은닉층의 수 등이 포함됩니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것은 모델 성능을 개선하고, 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 하이퍼파라미터 최적화 기법과 주요 전략을 살펴보겠습니다.1. 하이퍼파라미터의 종류하이퍼파라미터는 모델 학습의 결과에 큰 영향을 미치며, 다음과 같이 분류할 수 있습니다:1.1 모델 구조 관련 하이퍼파라미터은닉층의 수: 신경망의 깊이를 결정.뉴런의 수: 각 층의 뉴런 개수를 설정.활성화 함수: 각 뉴런의 출력을.. 2024. 12. 15. 빅데이터와 머신러닝의 융합 연구 빅데이터와 머신러닝은 현대 데이터 과학의 핵심 기술로, 이들의 융합은 다양한 산업 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 빅데이터는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리하고 저장하는 기술이며, 머신러닝은 이러한 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측하거나 분류하는 알고리즘을 제공합니다. 본 글에서는 빅데이터와 머신러닝의 융합 개념, 주요 응용 사례, 그리고 이를 성공적으로 구현하기 위한 기술적 도전과 해결 방안을 살펴보겠습니다.1. 빅데이터와 머신러닝의 융합 개념빅데이터와 머신러닝의 융합은 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 이를 학습 가능한 형태로 변환하여 모델을 생성하고, 분석과 예측 능력을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 융합은 다음과 같은 특성을 가집니다:데이터 중심: 머신러닝의 성능은 데.. 2024. 12. 12. 이전 1 2 다음 728x90
