STUDY/ML(Machine Learning)
이 글에서 다루는 것머신러닝에서 “학습한다”는 말은 막연하게 똑똑해진다는 뜻이 아니다.정확히는 다음 과정을 반복한다는 뜻이다.입력 데이터를 넣는다→ 모델이 예측값을 만든다→ 정답과 비교해서 얼마나 틀렸는지 숫자로 계산한다→ 그 숫자를 줄이는 방향으로 모델 내부 값을 조금 바꾼다→ 이 과정을 여러 번 반복한다이 글의 목표는 다음 개념을 하나의 흐름으로 연결하는 것이다.개념의미모델입력을 받아 예측을 만드는 함수파라미터모델 내부에서 학습으로 바뀌는 숫자예측값모델이 낸 답손실함수예측이 얼마나 틀렸는지 계산하는 함수경사손실을 줄이려면 어느 방향으로 움직여야 하는지 알려주는 값경사하강법경사를 따라 손실이 작아지는 쪽으로 파라미터를 갱신하는 방법옵티마이저파라미터를 실제로 어떻게 갱신할지 정하는 알고리즘학습손실이 작아..
