3. 머신러닝과 AI에서의 최적화 활용 🤖최적화는 머신러닝과 인공지능(AI) 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 합니다. 복잡한 문제를 수학적으로 모델링하고 해결하는 과정에서 다양한 최적화 기법이 사용됩니다. 여기에서는 대표적인 세 가지 영역 — 딥러닝 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 강화학습(RL) — 에서 최적화가 어떻게 활용되는지 살펴봅니다.3.1 딥러닝 학습에서의 최적화 🧠딥러닝은 수백만 개의 파라미터를 가진 신경망을 학습시키는 과정입니다. 이 과정은 다음과 같은 최적화 문제로 표현됩니다:목표 함수: 손실 함수 (예: 교차 엔트로피, MSE)최적화 변수: 가중치, 편향 등 신경망의 파라미터제약 조건: 일반적으로 없음 (하지만 정규화 기법은 간접적인 제약을 추가)이 손실 함수를 최소화하는 것이 학습의 본질..
