경사하강법을 이용한 자동차 연비 예측 모델 최적화
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- DGIST 기초학부
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 수학Ⅱ, 확률과통계, 미적분
- 탐구 키워드
- 코딩
2026-05-21
로그인 후 이용해주세요
저장소에 저장되었습니다.
로그인 후 이용해주세요
내용 요약
1학년 통계분석 활동의 연장선상에서, 자동차의 연비와 관련된 데이터를 이용하여 연비를 예측하는 문제를 선형 회귀 모델로 설정하고, 이를 최적화 문제로 재구성함
Auto MPG Dataset을 활용하여 무게, 마력, 배기량과 연비 간의 관계를 단일 변수 회귀 형태로 모델링함
MSE와 MAE 손실 함수를 각각 정의하고, 손실 함수의 수학적 형태를 이차함수로 정리하여 미분법을 이용한 이론적 최소값을 도출함
Python 상에서 수치미분과 경사하강법을 직접 구현하여 수치미분을 이용한 최적해를 도출, 이론적 해와 수치적 최적해가 일치함을 검증함
손실 함수의 형태(매끄러움, 제곱, 합 등)와 데이터 분포 특성이 최적화 결과에 어떤 영향을 미치는지 정량적으로 분석해 정리함
탐구 보고서 전문
멘토의 다른 탐구 활동
꼭 알아주세요
- 본 자료와 관련된 모든 저작권은 (주)진학사에 있으며, 저작권법 제4장 및 제5장의 규정에 따라 일부 또는 전체를 복제, 배포, 업로드하거나 이를 바탕으로 한 2차 저작물을 제작하는 행위를 금합니다.
- 제공되는 탐구 보고서는 학생부종합전형으로 합격한 선배들의 실제 탐구 자료입니다. 이미 대학 입학사정관의 평가를 받은 자료이기에,이를 그대로 따라하기보다는 참고 자료로 활용하여 여러분만의 독창적인 탐구 보고서를 작성해 주시기 바랍니다. 선배들의 탐구 과정과 방법론을 참고하되, 여러분의 관심사와 관점을 반영한 차별화된 탐구를 진행하시길 권합니다.
- 하나의 아이디는 구매자 본인 이용을 기준으로 제공됩니다. 본인이 사용하는 PC/모바일에서는 이용 가능하나, 여러 명이 하나의 아이디를 공유해 이용할 수 없습니다. 부정 사용 방지를 위해 접속 IP 등 이용 로그가 기록될 수 있으며, 비정상 이용이 확인될 경우 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.