기고글 토론 "데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent)"

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새로운 기고글 데이터 과학 및 머신 러닝(파트 06): 경사 하강법(Gradient Descent) 가 게재되었습니다:

경사 하강법은 신경망과 여러가지 머신러닝 알고리즘을 훈련하는 데 중요한 역할을 합니다. 경사 하강법은 인상적인 작업을 하면서도 빠르고 지능적인 알고리즘입니다. 많은 데이터 과학자들이 잘못 알고 있기도 한데 경사 하강법이 무엇인지 살펴보겠습니다.

기본적으로 경사 하강법은 함수의 최소값을 찾는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다:

경사 하강법은 데이터 세트에 대해 가장 적합한 모델의 매개변수를 찾는 데 도움이 되므로 머신 러닝에서 매우 중요한 알고리즘입니다. 비용 함수(Cost Function)라는 용어를 먼저 설명하겠습니다.

작성자: Omega J Msigwa