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규칙기반 옵티마이저와 비용기반 옵티마이저의 주요 차이를 설명한 표입니다.
특정 상황에 따라 적절한 옵티마이저를 선택하는 것이 중요합니다.
특성 | 규칙기반 옵티마이저 | 비용기반 옵티마이저 |
목표 | 명시적인 규칙 또는 휴리스틱을 사용하여 최적화 | 목표 함수를 최소화하는 방향으로 학습 |
동작 방식 | 사전에 정의된 규칙에 따라 변수를 조절하여 최적화 | 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화 |
사용 사례 | 특정 도메인에 대한 전문 지식이 있는 경우 사용 가능 | 데이터 기반 문제에 적합한 경우 사용 가능 |
적합성 | 간단하거나 구조적인 문제에 대해 유용 | 복잡하고 많은 데이터를 다루는 데 유용 |
자동화 및 일반화 | 특정 규칙에 의존하므로 자동화 및 일반화에 제한될 수 있음 | 데이터로부터 학습하여 더 일반화된 모델 생성 가능 |
예시 | 우선순위 규칙을 사용하여 일정 문제를 최적화 | 경사 하강법을 사용하여 신경망을 학습하는 경우 |
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