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텐서플로우/케라스에서 제공하는 최적화 함수인 SGD(Stocastic Gradient Descent, 확률적 경사 하강법)의 입력 파라미터와 출력 파라미터의 종류 및 특징에 대해 알아보고자 한다. [입력 파라미터] learning_rate (기본값: 0.01)학습률모델이 얼마나 빠르게 또는 느리게 최적화할지를 결정함.일반적으로 0.001 ~ 0.1 범위의 값을 사용하며, 학습 속도와 정확도에 중요한 영향을 미침.momentum (기본값: 0.0)모멘텀 값으로, 이전 단계의 그래디언트를 일정 비율로 누적하여 최적화 방향을 부드럽게 만듦.학습의 진동을 줄이고 더 빠른 수렴에 기여함.0 ~ 1 범위의 값을 설정하며, 일반적으로 0.9가 자주 사용됨.nesterov (기본값: False)Nesterov 모멘텀을..

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[개요]최적화 알고리즘은 주어진 함수(예를 들어 손실함수 등)의 최소값을 찾기 위해 사용됨. [주요 분류]경사 기반 최적화(Gradient-Based Optimization)기울기 없는 최적화(Gradient-Free Optimization)2차 최적화 [경사 기반 최적화]손실함수를 최소화하기 위해 함수의 기울기(gradient)를 계산하여 파라미터들을 점진적으로 업데이트하는 방식배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent, BGD)전체 데이터셋을 사용하여 손실함수의 기울기 계산경사 방향이 정확하여 학습이 안정적이나,데이터셋이 클 경우 계산 비용이 매우 높아짐.데이터셋이 작고 메모리가 충분한 경우에 사용확률적 경사 하강법(Stocastic Gradient Descent, SGD)한 번의 업..

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[입력 파라미터]y_true (array-like):테스트 데이터의 실제 클래스 레이블.모델의 예측값(y_pred)과 비교하여 성능을 평가하는 기준y_pred (array-like):모델이 예측한 클래스 레이블.테스트 데이터를 기반으로 학습된 모델이 반환한 예측 결과labels (list, optional):평가하려는 클래스 레이블의 목록.특정 레이블만 선택적으로 보고서에 포함하려면 이 파라미터를 설정함.기본값은 모든 클래스target_names (list of strings, optional):클래스 레이블에 대한 이름.클래스 레이블(예: 0, 1, 2)을 사람이 이해하기 쉬운 이름으로 매핑할 때 사용됨.예: ['Class A', 'Class B', 'Class C'].sample_weight (arr..

[교차검증의 의미]머신러닝 모델의 성능을 평가하고 과적합(Overfitting) 등의 문제를 방지하기 위해 데이터를 반복적으로 나누어 학습 및 테스트하는 방법모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 과정에 유용하게 활용 가능 [주요 개념]훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리모델이 학습한 데이터에 과도하게 적합하지 않도록, 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 적절히 나누는 것이 중요함한 번의 데이터 분할로는 모델에 대한 평가가 불안정할 수 있으므로, 반복적으로 다양한 데이터 분할을 통해 모델을 평가함.[주요 교차검증 방법]K-Fold Cross-Validation데이터를 K개의 균등한 부분으로 나누고, 각 부분을 한 번씩 테스트 세트로 사용하고 나머지는 훈련 세트로 활용하는 방식모델을 K번 훈련 및 평가하여 ..

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'생성형 AI에게 펼쳐진 새로운 무대, 온디바이스 AI', 삼정KPMG, 2024.06'제3의 IT혁명 디바이스 시대'가 온다(내 손 안의 AI, 온디바이스 AI)', 삼일PwC경영연구원, 2024.09  https://kpmg.com/kr/ko/home/insights/2024/06/issuemonitor_165.html 생성형 AI에게 펼쳐진 새로운 무대, 온디바이스 AIIssue Monitor 제165호 『생성형 AI에게 펼쳐진 새로운 무대, 온디바이스 AI』를 발간합니다.kpmg.com