경사하강법(Gradient Descent Algorithm)경사 하강법은 최적화 알고리즘 중 하나로, 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 파라미터[가중치(weight)와 편향(bias)]를 구하기 위해 손실함수에 대한 각 매개변수의 기울기(Gradient)를 이용하는 방법이다.이 때 기울기가 0인 지점인 손실함수의 값이 최저인 곳이므로 그 지점에 도달하기위해 매개변수는 기울기의 반대방향으로 움직여야 한다. 그래서 경사하강법에서 미분값의 -만큼 빼주는 값으로 가중치를 업데이트하는 것이다.위에선 예시로 가중치에 대해서만 얘기했으나 다른 매개변수인 편향(Bias)에 대해서도 동일하게 적용된다. 결국 최적해에 도달할때까지 매개변수 업데이트를 반복(Iteration)하는 것인데 하나의 반복에서..
