그라데이션 하강

경사 하강은 머신 러닝에서 목적 함수 또는 비용 함수를 최소화하기 위해 사용되는 반복적인 알고리즘 접근 방식입니다. 경사 하강 회귀에서와 같이 모델의 매개변수를 최적화하여 매개변수 집합에 대한 최대 또는 최소 지점에 도달하는 데 사용됩니다. 즉, 비용 함수를 최소화하는 매개변수를 찾는 것이 목표입니다.

그라디언트 하강은 각 지점에서 함수의 그라디언트를 계산한 다음 그에 따라 파라미터를 조정하는 방식으로 작동합니다. 기울기는 매개변수에 대한 비용 함수의 미분입니다. 도함수의 값이 음수이면 최적의 파라미터가 감소하고 있는 것입니다. 도함수가 양수 값이면 그 반대가 됩니다. 알고리즘이 하강하는 기울기를 따라가다 보면 결국 기울기가 0이 되는 지점에 도달하게 됩니다. 이 시점에서 파라미터는 로컬 최소 지점에 도달했을 것입니다.

일반적으로 그라디언트 하강은 비선형 함수를 최적화하는 데 적합한 접근 방식입니다. 작은 데이터 세트는 물론 복잡한 대규모 데이터 세트에서도 작동합니다. 또한 간단한 수학적 접근 방식을 따르기 때문에 구현하기도 쉽습니다.

그라디언트 하강 알고리즘의 중요한 부분은 학습 속도입니다. 이 매개변수는 알고리즘이 매개변수를 조정하는 속도를 결정합니다. 학습 속도가 높으면 알고리즘이 로컬 최소 지점에 수렴하는 대신 발산하거나 진동할 수 있습니다. 따라서 적절한 학습 속도를 선택하는 것은 경사 하강 최적화 프로세스에서 중요한 부분입니다.

그라디언트 하강은 신경망이나 서포트 벡터 머신과 같은 머신 러닝 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 검색 엔진이나 자연어 처리와 같은 다른 분야에서도 사용됩니다.