경사 하강법 기반 선형 회귀 AI를 통한 데이터 예측 프로그램

소개

"경사 하강법 기반 선형 회귀 AI를 통한 데이터 예측 프로그램"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론
1) 탐구 동기
2) 탐구 목적

2. 본론
1) 이론적 배경
2) 탐구 설계 및 구현
3) 탐구 결과

3. 결론
1) 결론 및 의의

본문내용

1.1. 탐구 동기
인공지능 기술은 최근 다양한 분야에서 활용되며 우리 생활에 전반적으로 큰 영향을 미친다. 그러나 인공지능이 실제로 어떤 식으로 학습하고 결과를 내리는지에서는 막연하게 “많은 데이터를 통해 스스로 학습한다”라고 단정 짓는 경우가 많다. 이러한 이유로 인공지능의 학습 원리를 더 심층적으로 이해할 필요성을 느끼게 되었다.
이번 수학 수행평가 시간에 경사 하강법과 미분의 관계성을 찾고 경사 하강법의 학습률에 따른 발산 여부와 효율성을 코딩을 통해 비교하는 활동을 하였다. 이 활동에서 손실 함수의 기울기를 미분을 통해 구하고, 그 기울기의 방향을 따라 함숫값이 감소하도록 변수를 조정하는 과정이 경사 하강법의 원리임을 확인하였다. 이러한 알고리즘을 바탕으로 이번 탐구에서는 이전 탐구에서 더 나아가 인공지능 기초 시간에 배운 인공지능의 예측 모델 중 하나인 선형 회귀 모델의 방식을 활용하여 인공지능이 데이터를 학습하고 예측 성능을 경사 하강법을 통해 향상하는 과정을 코딩을 통해 직접 구현하여 확인하고자 하였다.

참고자료

· 없음