경사 하강법이란 무엇이며 어떻게 작동하나요? (물리적 의미 이해)
- *카테고리**: 데이터 과학/AI
- *서브카테고리**: 머신러닝
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핵심 요약
- 모델 학습의 핵심: 모델은 입력 특성에 대한 가중치(Weight)를 학습하여 예측 값을 도출하고, 예측 결과와 실제 값의 차이(Error/Loss)를 최소화하는 과정을 반복합니다.
- 경사 하강법의 역할: 미분(Derivative)을 통해 Loss 함수의 기울기(Gradient)를 계산하여, 가중치를 최적의 방향으로 조정합니다.
- 최적화 과정: 반복적인 가중치 업데이트를 통해 Cost Function 값을 점차 감소시키며, 최소값에 수렴합니다.
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주요 섹션 요약
- 모델 학습의 기초
- 모델은 가중치를 학습하여 입력 특성의 가중합을 계산하고, 이를 통해 예측 값을 도출합니다.
- 예시: AC 가격 예측 모델에서 "월"과 "온도"의 가중치를 학습하여 가격을 예측합니다.
- Error/Loss 계산
- 예측 값과 실제 값의 차이를 Error로 계산하고, 이 값을 Loss Function으로 표현합니다.
- 목표: Loss Function 값을 차단적으로 감소시켜 최적의 가중치를 도출합니다.
- Gradient(경사)의 의미
- 미분(Derivative)을 통해 Loss Function의 기울기를 계산합니다.
- Gradient는 Error 감소 방향을 나타내며, 이에 따라 가중치를 조정합니다.
- 경사 하강법의 작동 원리
- 알고리즘 정의: Gradient Descent는 미분을 통해 Cost Function이 감소하는 방향으로 가중치를 업데이트하는 알고리즘입니다.
- 반복적 최적화: 반복적으로 가중치를 조정하여 Loss Function의 최소값에 수렴합니다.
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결론
- *경사 하강법은 머신러닝 모델의 핵심 최적화 알고리즘으로, 미분을 통해 가중치의 조정 방향을 결정하고, 반복적인 업데이트를 통해 Error 최소화**를 달성합니다. 이 과정은 모델의 예측 정확도를 높이는 데 필수적입니다.
- *기술 용어 강조**:
- Cost Function: 예측 오차를 수치화한 함수.
- Gradient: Loss Function의 기울기, 즉 Error 감소 방향을 나타냄.
- Weight Update: Gradient에 따라 가중치를 조정하는 과정.