Allen's 데이터 맛집

머신 러닝과 딥러닝에서 핵심 최적화 알고리즘 중 하나인 경사하강법에 대해 알아보겠습니다. 경사하강법은 모델의 비용 함수를 최소화하는 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 찾기 위한 핵심 방법 중 하나입니다. 경사하강법이란? 경사하강법은 모델을 학습시키기 위해 가중치와 편향을 조정하는 최적화 알고리즘 중 하나입니다. 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 오차를 나타내는 비용 함수를 최소화하기 위해 사용됩니다. 경사하강법의 기본 아이디어 경사하강법은 다음과 같은 기본 아이디어를 가지고 있습니다: 1.초기화: 모델의 가중치와 편향을 초기값으로 설정합니다. 2.예측: 주어진 입력에 대해 모델을 사용하여 예측값을 계산합니다. 3.비용 함수: 예측값과 실제값의 차이를 나타내는 비용 함수를 정의합니다. 4.경사 계..