경사하강법을 활용한 선형 회귀 모델의 최적화와 구현
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 이화여대 인공지능데이터사이언스학부
- 활동 유형
- 자율활동
- 교과 과목
- 미적분, 프로그래밍, 수학과제탐구
- 탐구 키워드
- 기타
2024-10-21
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내용 요약
'빅데이터 최적화 과정에서의 미분'을 주제로 발표한 경험을 바탕으로, 최적화 알고리즘에 대한 더 깊은 이해를 위해 '선형 회귀와 경사하강법'을 탐구 주제로 선정함
선형 회귀의 개념과 이를 최적화하는 과정에서의 비용 함수(RSS)의 중요성을 학습하고, 경사하강법이 비용 함수를 최소화하는 방법임을 이해함
경사하강법의 작동 원리를 이해하고, 기울기와 학습률의 역할을 분석하여 함수의 최솟값을 찾는 과정을 수학적으로 설명함
경사하강법을 파이썬으로 구현하여 최적의 기울기와 절편을 찾는 실험을 수행하고, 에러값이 0에 수렴하는 과정을 확인함
구현 과정에서 발생한 문제를 해결하며 경사하강법의 원리를 체험적으로 이해하고, 데이터 분석에 대한 관심을 확장하는 계기가 됨
탐구 보고서 전문
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