반응형 clustering1 [AI] 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_2 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_2 1. 경사 하강법 (Gradient Descent)경사 하강법은 손실함수를 줄이기 위한 최적화 알고리즘입니다.- 에포크 (Epoch)**전체 훈련 세트를 1회 반복 학습한 것을 1에포크(epoch)**라고 합니다.- 경사 하강법의 종류방법설명특징배치 경사 하강법전체 데이터 사용가장 안정적이지만 느림확률적 경사 하강법 (SGD)샘플 하나씩 사용빠르지만 불안정미니배치 경사 하강법일정량 묶음 사용속도와 안정성의 균형 → 딥러닝에서 주로 사용 2. 손실 함수 (Loss Function) 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지 수치적으로 나타냄.손실값이 클수록 모델 성능이 나쁨회귀 문제에 주로 사용분류 문제에서는 .. 2025. 5. 31. 이전 1 다음 반응형
