Stochastic Gradient Descent

확률적 경사 하강

4개 레벨

확률적 최적화 방법 중 하나로, 데이터 샘플을 랜덤하게 선택해 가중치를 업데이트해요. 이렇게 하면 계산 속도가 빨라지고, 더 나은 결과를 도출할 수 있어요. 주로 머신러닝에서 사용되며, 큰 데이터셋에 효과적이에요.

확률적 경사 하강 스킬 여정을 시작하세요

4개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

4 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

4개 레벨

전체 4

Lv 1. 최적화 기초 개념을 설명할 수 있어요

1. 손실 함수
2. 목적 함수
3. 그래디언트
4. 학습률

연습 문제

1.
함수 f(x)=x^2의 도함수와 그래디언트를 구해요.
2.
학습률이 너무 크거나 작으면 어떤 문제가 발생해요?

Lv 2. 확률적 경사 추정 원리를 설명할 수 있어요

Lv 3. 수렴 분석과 학습률 조정 방법을 설명할 수 있어요

Lv 4. 확장된 SGD 변형 알고리즘 원리를 알아요

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