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📌 Text 빅데이터분석 플랫폼 베타테스트 참가자 모집 중!(네이버페이 4만 원 전원 지급) 👋 안녕하세요, 코딩이 필요 없는 AI/빅데이터 분석 All in One 플랫폼  개발팀입니다.😊 저희 서비스를 사용해 보시고 경험담을 들려주세요 :)💸 참여해 주신 "모든" 분들께 네이버페이 4만 원 쿠폰을 지급해 드립니다.👨‍💻 참여 희망 시 카톡플러스친구 1:1 채팅 or 인스타그램 DM 부탁드립니다 :)📆 참여기간 : 11/25(월)~11/29(금) 11:00~21:00 중 택1 (1시간 1타임)👉 참여장소 : 강남역 인근 스터디카페 미팅Room📍 소요시간 : 총 40분 내외(서비스 체험 및 인터뷰 포함)✅ 참가조건 : Text 빅데이터 분석 업무 경험자👉 참가 가능일정 조회하기 : ht..

📚 목차 1. 경사 하강법 개념 2. 경사 하강법 종류 2.1. 배치 경사 하강법 2.2. 확률적 경사 하강법 2.3. 미니 배치 경사 하강법 1. 경사 하강법 개념 경사 하강법(Gradient Descent)이란 딥러닝 알고리즘 학습 시 사용되는 최적화 방법(Optimizer) 중 하나입니다. 딥러닝 알고리즘 학습 시 목표는 예측값과 정답값 간의 차이인 손실 함수의 크기를 최소화시키는 파라미터를 찾는 것입니다. 학습 데이터 입력을 변경할 수 없기 때문에, 손실 함수 값의 변화에 따라 가중치(weight) 혹은 편향(bias)을 업데이트해야 합니다. 그럼 어떻게 최적의 가중치나 편향을 찾을 수 있을까요? 최적의 가중치를 찾는 과정을 소개합니다. 최적의 편향을 찾는 과정 역시 절차는 동일합니다. 아래의 그..

📚 목차 1. Batch Size 2. Iteration 3. Epoch 1. Batch Size Batch 크기는 모델 학습 중 parameter를 업데이트할 때 사용할 데이터 개수를 의미합니다. 사람이 문제 풀이를 통해 학습해 나가는 과정을 예로 들어보겠습니다. Batch 크기는 몇 개의 문제를 한 번에 쭉 풀고 채점할지를 결정하는 것과 같습니다. 예를 들어, 총 100개의 문제가 있을 때, 20개씩 풀고 채점한다면 Batch 크기는 20입니다. 사람은 문제를 풀고 채점을 하면서 문제를 틀린 이유나 맞춘 원리를 학습하죠. 딥러닝 모델 역시 마찬가지입니다. Batch 크기만큼 데이터를 활용해 모델이 예측한 값과 실제 정답 간의 오차(conf. 손실함수)를 계산하여 Optimizer가 parameter를..

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📚 목차 1. 개념 2. 장점 3. 단점 1. 개념 AdaGrad는 딥러닝 최적화 기법 중 하나로써 Adaptive Gradient의 약자이고, 적응적 기울기라고 부릅니다. Feature마다 중요도, 크기 등이 제각각이기 때문에 모든 Feature마다 동일한 학습률을 적용하는 것은 비효율적입니다. 이러한 관점에서 AdaGrad 기법이 제안되었습니다. AdaGrad는 Feature별로 학습률(Learning rate)을 Adaptive하게, 즉 다르게 조절하는 것이 특징입니다. AdaGrad를 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. $$ g_{t} = g_{t-1} + (\nabla f(x_{t-1}))^{2} $$ $$ x_{t} = x_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{g_{t} + \epsi..

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