알고리즘 최적화 (1) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 5 [머신 러닝 알고리즘 최적화] 머신 러닝 알고리즘은 많은 경우 최적화 문제로 표현되며, 모델의 매개변수를 최적화하여 학습을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 머신 러닝 알고리즘에서 최적화 문제를 해결하는데에 선형대수학이 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특히, 경사하강법$($Gradient Descent$)$을 중심으로 최적화 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1. 머신 러닝 알고리즘 최적화: 머신 러닝 알고리즘은 주어진 데이터로부터 모델의 매개변수를 학습하는 과정으로, 일반적으로 최적화 문제로 표현됩니다. 최적화는 모델의 손실 함수를 최소화하는 매개변수 값을 찾는 과정으로, 선형대수학이 이러한 최적화 알고리즘에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 2. 경사하강법$($Gradient Descent$)$: 경사하강법은 머신 러닝에서.. 이전 1 다음
