물어봐
BETA
경사하강법에 대해 설명해줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
경사하강법은 기계학습과 통계학에서 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 손실 함수를 최소화하는 모델의 파라미터 값을 찾는 데에 이용됩니다. 간단히 말해, 경사하강법은 현재 위치에서 기울기의 반대 방향으로 조금씩 이동하면서 손실 함수를 최소화하는 최적의 파라미터 값을 찾는 방법이라고 할 수 있습니다. 손실 함수의 기울기(경사)를 따라 이동하는 과정에서 학습률(learning rate)을 조절하여 적절한 속도로 최적점을 찾아나갑니다. 이 과정을 반복하면 모델이 최적화되어 원하는 목표를 달성할 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!
