Gradient Descent란?
산에서 가장 가파른 내리막을 따라 내려가듯, 기울기 반대 방향으로 조금씩 이동하며 최적화한다.
변형
- Batch GD — 전체 데이터
- SGD — 하나씩
- Mini-batch — 절충 (실무 표준)
Gradient Descent란?
정의
손실을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정하는 최적화 알고리즘.
다른 표현경사 하강법
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.