손실 함수 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 손실 함수(Loss Function)이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)이 파라미터를 업데이트하는 기준이 된다. 손실 함수는 문제 유형(회귀·분류·시계…
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배치 크기 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량을 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 일반적으로 작은 값(예: 1~…
다중 로지스틱 회귀 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 이산형 종속 변수를 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 추정하는 특징이 …