gradient-descent
함수의 기울기를 이용해 함수의 최솟값을 찾아가는 최적화 알고리즘이다. 머신러닝에서 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 반복적으로 업데이트하는 데 사용되는 핵심 기법이다. 미분의 개념을 활용하여 오차를 줄여나가는 과정을 수학적으로 정의한다.
함수의 기울기를 이용해 함수의 최솟값을 찾아가는 최적화 알고리즘이다. 머신러닝에서 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 반복적으로 업데이트하는 데 사용되는 핵심 기법이다. 미분의 개념을 활용하여 오차를 줄여나가는 과정을 수학적으로 정의한다.