# 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...

# 학습률 ## 개요 학습률(Learning Rate)은 기계학습 모델이 손실 함수를 최소화하기 위해 파라미터를 업데이트할 때의 변화량을 결정하는 **핵심 하이퍼파라미터**입니다. 이 값은 모델의 학습 속도와 수렴 성능에 직접적인 영향을 미치며, 적절한 설정 없이는 과적합(overfitting)이나 수렴 실패(convergence failure)로 이어질...

# 벨만 방정식 ## 개요/소개 벨만 방정식(Bellman Equation)은 **동적 프로그래밍(Dynamic Programming)**과 **강화 학습(Reinforcement Learning)**에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 모델로, 최적 의사결정 문제를 분해하여 해결하는 데 사용됩니다. 이 방정식은 상태와 행동의 관계를 수학적으로 표현하며, 장...

# Q-러닝 ## 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, **모델을 사용하지 않는 비지도 학습** 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 데 초점을 맞춘다. Q-러닝의 핵심 개념인 **Q-값...

# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...