์ฑ„๋„ํ†ก ์•„์ด์ฝ˜

์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ - Gradient Descent

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ฐ€์žฅ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ gradient descent๋ฅผ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•˜๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ƒˆ์†Œ์‹

3 ๊ฐœ

  • ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๐Ÿ˜ƒ

    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ๋„ค ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (2)]์ด ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/ymv1P)

    ๋ณธ Gradient-based Linear Regression (1)์—์„œ ์ง์ ‘ ๊ตฌํ˜„ํ•œ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ PyTorch์˜ ๊ธฐ๋Šฅ๋“ค์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ค์ „ ์ฝ”๋“œ๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•„์š”์„ฑ, ์ด๋ก , ํ•™์Šต์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ์ด๋ก ์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๊ณ , ์‹ค์ „ ์ฝ”๋“œ๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์ œ All About AI ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์˜คํ”ˆ ํ• ์ธ ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์‹œ๋ฉด ์ข‹์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ๋‹ค์Œ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (3)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

    0
  • ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๐Ÿ˜ƒ

    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ์„ธ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/KgQoQ)

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradient Descent]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๊ฐ€์žฅ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํ•™์Šต์‹œํ‚ค๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (2)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

    0
  • ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๐Ÿ˜ƒ

    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient Descent]๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/bK5xe)

     

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradients and PyTorch's Autograd]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ฐ€์žฅ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ

    gradient descent๋ฅผ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ๋ง์— ์ด ๋‹ค์Œ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

     

    0

โ‚ฉ9,900