Gradient Descent(경사 하강법)은 쉽게 말해서 '최적의 답을 찾기 위해 조금씩 내려가는 과정' 이라고 설명할 수 있다. 1. 개념 설명경사하강법은 **산에서 가장 낮은 지점(최소점)**을 찾는 것과 비슷합니다.산 = 손실 함수(loss function) → 모델의 오차를 측정하는 함수최저점 = 손실이 가장 작은 지점 → 모델이 가장 좋은 상태내려가는 방향 = 기울기(gradient) → 손실을 줄이는 방향목표:손실 함수를 최소화하는 **가중치(weight)**와 편향(bias) 값을 찾아 모델 성능을 최적화합니다.2. 원리기울기(Gradient) 계산:현재 위치에서 얼마나 가파른지(기울기)를 계산합니다.방향 결정:기울기가 가장 가파르게 내려가는 방향을 선택합니다.한 걸음 이동:일정한 크기(..
