인공지능 수학 - 최적화

1.최적화와 의사 결정 01. 오차와 손실함수 인공지능의 학습 지도 학습 : 정답이 제공된 데이터를 학습하여 패턴을 찾음. 비지도 학습 : 정답이 제공되지 않는 데이터를 학습하여 스스로 새로운 정보를 찾아냄. 강화 학습 : 미리 설정된 목표에 따라 다양한 시도를 하면서 보상을 통해 최적의 행동을 도출 인공지능은 학습을 통해 실젯값과 예측값 사이의 오차를 줄이는 과정을 반복하여 최적의 예측 모델을 찾는데, 그 방법으로는, 1. 예측 모델의 오차 구하기 : 추세선 y=ax+b (a, b는 매개변수)에서 예측값을 도출하고 실제값과의 차이를 계산해 오차를 구한다. 2. 추세선의 오차를 표현하는 함수인 손실함수 E(a, b)를 오차의 제곱의 평균으로 정의하여 손실함수를 구한다. 3. 손실함수의 최솟값 : 손실함수 E(a)가 최소일 때의 a를 구하여 최적의 선을 도출해낸다. 02. 경사하강법 최적화 : 손실함수가 최소일 때의 정확한 매개변수의 값을 구하는 대신 미분의 개념을 도입하여 충분히 작...

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