CKtrace's Devlog

Optimization 머신러닝 혹은 딥러닝은 실제 값과 예측 값 사이의 오차를 줄이는 것이 주목적입니다. 이때 오차를 확인하기 위한 함수를 손실 함수(목적 함수)라고 합니다. 즉, 손실 함숫값을 줄이는 것이 머신러닝 혹은 딥러닝의 주 목적이며 손실 함수 값을 최소화하는 파라미터를 찾는 과정이 바로 Optimization(최적화)입니다. Optimization의 종류는 많지만 그중 가장 널리 알려진 Gradient Descent(경사 하강법)에 대해 알아보고자 합니다. Gradient Descent Gradient Descent(경사 하강법)는 말 그대로 경사를 타고 이동하면서 최솟값을 갖는 지점을 찾는 기법입니다. 예를 들어 아래와 같은 2차 함수가 존재한다고 가정해보도록 하겠습니다. 위 그림은 2차 ..

Before entering... 인공지능? 머신러닝? 딥러닝? 21세기에 혜성같이 등장한 알파고... 알파고와 이세돌 기사와의 대국, 그 후 인공지능에 대한 관심을 치솟았습니다. 인공지능에 대한 관심이 치솟음과 동시에 그와 관련된 머신러닝, 딥러닝마저 언급되는 빈도가 매우 늘었습니다. 하지만 여러분들은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 어느 정도 아시나요? 저 역시도 이 분야에 대해 공부하기 전에는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 익숙하게 듣기만 했지만 정작 각각 무엇인지 설명하지 못했었습니다. 이번 시간에는 이 세 개가 각각 무엇인지 알고자 하는 분들을 위한 포스팅을 적어 내려가도록 하겠습니다. 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 관계 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 이 세 개는 어떤 연관이 있기에 같..