임의의 함수에서 최솟값 찾기 Convex 최적화 정의: Convex 최적화는 볼록 함수(convex functions)에서 최솟값을 찾는 과정입니다. 볼록 함수는 전역 최솟값(global minimum)을 찾을 수 있는 특성을 가집니다. 최솟값 찾기 방법 Convex 함수의 경우 미분을 통해 최솟값을 찾습니다. 함수를 미분하여 그 결과가 0이 되는 점을 찾습니다. 이 점이 최솟값을 나타냅니다. 경사 하강법 (Gradient Descent) 최솟값을 직접적으로 계산하는 대신, 초기 추정값에서 시작하여 점차 최솟값에 가까워지는 방식입니다. 각 단계에서 함수의 기울기(미분값)를 계산하고, 그 기울기가 감소하는 방향으로 값을 조정합니다. 학습률(Learning Rate)은 이동 거리를 결정하며, 적절한 크기의 ..

기계학습 방법론의 종류 1. Supervised learning (지도 학습) 데이터의 input과 output을 아는 상태에서 둘 사이의 관계를 학습하는 것. 2. Unsupervised learning (비지도 학습) 데이터의 output을 모르는 상태에서 “interesting structure”를 찾아내는 것. Reinforcement learning (강화학습)이 과목에서는 다루지 않음. Supervised learning (지도 학습) Classification (분류) – 각 데이터가 어떤 class에 속하는지 구분 → 카테고리 Regression (회귀) – 각 데이터가 어떤 continuous variable 에 가까운지 예측 → 연속적 Classification - 각 데이터가 어떤 c..