1.4 기계학습의 구조

예측함수

• 예측 모델과 같은 말
• 실제 현실을 근사하여 데이터에 따른 올바른 값이 나오게 훈련

매개변수

• 예측 함수의 내부 가중치
• 가중치는 1개 이상 존재하기 때문에 집합, 벡터등으로 나타냄

예시

• $y=f(x) = wx+b \leftarrow 예측함수 \ (w,b) = 매개변수$

목적^objective함수

• 예측함수의 출력과 실제 훈련 데이터 사이의 오차를 계산하는 함수

  $J(\Theta) = \frac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(f_\Theta(x_i)-y_i)^2}$

• 비용/손실^cost함수 이라고도 부른다.
• 목적함수의 값을 낮추는 방향으로 매개변수를 조정하게 된다

• 예시의 경우 $f_3(x)$일 경우 목적함수의 값이 가장 낮은 매개변수

  $\rightarrow$ 즉 $J({\Theta}_3) \le J({\Theta}_2) \le J({\Theta}_1)$