# 하이퍼파라메터 ## 개요/소개 하이퍼파라메터(Hyperparameter)는 머신러닝 모델의 학습 과정에서 **사전에 설정되는 조절 매개변수**로, 모델의 성능과 수렴 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 학습 알고리즘 내부에서 자동으로 계산되지 않으며, 개발자가 직접 정의해야 하는 파라메터입니다. 예를 들어, 신경망의 경우 레이어 수, 노드 수, 활...

# 가상 모델 ## 개요 가상 모델(Virtual Model)은 데이터 과학 분석에서 실세계 현상을 추상화하거나 시뮬레이션을 통해 예측 및 의사결정을 지원하는 수학적 또는 알고리즘 기반의 구조물입니다. 이는 복잡한 시스템을 단순화하여 핵심 요소를 강조하고, 데이터를 기반으로 가설 검증이나 미래 추세를 분석하는 데 활용됩니다. 특히 머신러닝, 통계 모델링,...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...

# 배치 크기 ## 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 **데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량**을 의미합니다. 이 값은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에서 매개변수 업데이트의 주기를 결정하며, 모델 학습 속도, 메모리 사용량, 수렴 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 배치 크기는 일반...

# 단순 회귀 ## 개요 단순 회귀(Simple Regression)는 하나의 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 방법이다. 이 기법은 데이터 간의 상관관계를 분석하고, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 설명하는 데 널리 사용된다. 단순 회귀는 다중 회귀(Multiple Regression)와 달리 단일 독립 변수만...

# 선형 회귀 ## 개요 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 데이터 과학에서 널리 사용되는 기초적인 예측 모델링 기법이다. 이 방법은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 수학적 방정식으로 표현하여, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 분석하는 데 활용된다. 선형 회귀는 단순 회귀(Simple Linear Regres...