Gradient Descent

경사 하강

5개 레벨

기울기를 활용해 함수의 최소값을 찾아가는 방법이에요. 매 iteration마다 파라미터를 업데이트하여 점진적으로 목표에 접근해요. 주로 머신러닝과 신경망 학습에 활용되죠.

경사 하강 스킬 여정을 시작하세요

5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

5 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

5개 레벨

전체 5

Lv 1. 함수의 기울기와 편미분을 계산할 수 있어요

1. 편미분
2. 그래디언트 벡터
3. 다변수 함수 극값
4. 방향도함수

연습 문제

1.
함수 $f(x,y)=x^2+y^2$의 그래디언트를 구해보아요.
2.
점 (1,1)에서의 방향도함수를 설명해볼까요?

Lv 2. 모델의 손실함수를 정의하고 계산할 수 있어요

Lv 3. 경사하강법으로 파라미터를 업데이트할 수 있어요

Lv 4. 학습률 조절과 수렴 특성을 분석할 수 있어요

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Lv 5. 경사하강법 변형 기법을 이해하고 비교할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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