경사 하강법은 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 분야에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 이는 주어진 모델의 매개변수에 대한 최적의 값을 찾아서 저차원 및 고차원 공간과 기능 모두에서 효율적으로 확장하고 결과적으로 비용 또는 손실 함수를 최소화하는 기술입니다. 경사하강법은 다양한 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 알고리즘은 물론 기타 최적화 및 매개변수 추정 작업을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
경사하강법(Gradient Descent)은 최적화되는 함수의 경사(1차 도함수의 음수)를 따라 가장 가파른 하강을 따른다는 아이디어를 기반으로 하는 반복적인 1차 최적화 알고리즘입니다. 이 개념은 함수의 기울기가 항상 가장 가파른 국지적 증가 또는 감소 방향을 가리킨다는 사실에서 파생됩니다. 경사하강법 알고리즘의 목적은 주어진 데이터에 가장 적합한 모델에 해당하는 손실 함수의 최소점을 찾는 것입니다.
알고리즘은 임의의 값으로 모델 매개변수를 초기화하는 것으로 시작한 다음 수렴이 달성될 때까지 해당 값을 그라데이션의 반대 방향으로 적용하여 반복적으로 조정합니다. 각 반복에서 현재 매개변수 세트에 대해 기울기가 평가되고 매개변수는 다음 공식을 사용하여 업데이트됩니다.
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
여기서 θ i 매개변수의 현재 값을 나타내고, α는 학습률(수렴 속도에 영향을 미치는 하이퍼 매개변수)이며, ∇ θi J(θ)는 매개변수 θ i 에 대한 비용 함수의 편도함수입니다. 학습률은 너무 작은 값을 사용하면 수렴이 느려지고, 너무 큰 값을 사용하면 알고리즘이 실제 최소점에서 진동하거나 발산할 수 있으므로 신중하게 선택해야 합니다.
경사하강법에는 여러 가지 변형이 있으며, 주로 경사가 계산되고 매개변수가 업데이트되는 방식이 다릅니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 배치 경사하강법: 각 반복에서 전체 데이터세트를 사용하여 경사를 계산합니다. 이는 안정적이고 정확한 그라데이션을 제공하지만 특히 대규모 데이터 세트의 경우 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
- SGD(확률적 경사하강법): 각 반복에서 단일 데이터 인스턴스를 사용하여 경사를 평가합니다. 이로 인해 무작위성이 도입되고 알고리즘이 더 빨라지지만 기울기가 변동될 수 있으므로 안정성이 떨어집니다. 이를 완화하기 위해 학습률 일정과 모멘텀 기법이 종종 사용됩니다.
- 미니 배치 경사하강법: 단일 인스턴스나 전체 데이터세트 대신 작은 배치의 데이터 샘플을 사용하여 배치 및 확률적 경사하강법의 속성을 결합합니다. 이는 속도와 정확성 사이의 균형을 제공하여 알고리즘이 더 부드러운 궤적을 유지하면서 더 빠르게 수렴할 수 있도록 합니다.
- 적응형 경사하강법(Adaptive Gradient Descent) 방법: AdaGrad, RMSProp 및 Adam과 같이 최적화 프로세스 중에 학습 속도를 조정하는 고급 기술입니다. 이러한 방법은 클래식 버전에 비해 더 빠른 수렴과 향상된 성능을 제공할 수 있습니다.
경사하강법은 신경망 훈련, 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신 등 다양한 AI 및 ML 애플리케이션에서 널리 활용됩니다. 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 강력한 no-code 도구인 AppMaster 플랫폼은 경사하강법을 포함한 고급 최적화 기술을 활용하여 생성된 애플리케이션이 최적의 성능, 확장성 및 비용 효율성을 제공할 수 있도록 보장합니다.
결론적으로, 경사 하강법은 비용 또는 손실 기능을 최소화하여 모델 성능을 향상시키기 위해 광범위한 AI 및 ML 컨텍스트에서 사용되는 기본적이고 다양한 최적화 알고리즘입니다. 그 변형과 확장은 더욱 빠른 수렴부터 향상된 안정성까지 특정 최적화 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성을 제공합니다. AI 및 ML 환경의 필수적인 부분인 경사 하강법은 계속해서 연구원, 개발자, 실무자 모두에게 귀중한 도구입니다.
