머신러닝(기계학습)에서 목적함수의 정의

 

머신러닝은 기본적으로 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 특정 문제를 해결하도록 하는 기술입니다. 예를 들어, 우리는 머신러닝 모델에게 사진들을 보여주고 그 사진이 고양이인지 개인지 판별하도록 학습시킬 수 있습니다. 이렇게 머신러닝 모델을 학습시키는 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 '목적함수'입니다. 목적함수는 머신러닝 모델의 성능을 측정하는 방법을 정의합니다. 이 함수의 값이 작아질수록 (또는 경우에 따라서는 커질수록) 모델의 성능이 좋아진다고 판단합니다. 예를 들어, 우리가 개와 고양이를 구분하는 머신러닝 모델을 만든다고 가정해보겠습니다. 이 때 목적함수는 간단하게 "모델이 잘못 분류한 사진의 수"로 정의할 수 있습니다. 따라서 이 목적함수의 값은 "0"에 가까울수록 좋은 성능을 나타내며, 우리는 이 값을 최소화하기 위해 노력합니다. 그래서 일반적으로 머신러닝에서 '학습'한다는 것은 '목적함수를 최소화(또는 최대화)하는 파라미터를 찾는 것'을 의미합니다. 다양한 최적화 알고리즘이 사용되며, 그 중 가장 널리 알려진 방법은 경사 하강법(Gradient Descent)입니다. 결국, 목적함수란 "우리가 얼마나 잘 하고 있는지"를 적절하게 적혀있는 점수카드 같은 것입니다. 그래서 우리가 할 일은 그 점수카드에 적힌 숫자를 가능한 한 낮추거나 (또는 높여야 할 경우도 있음) 하는 것입니다.

 

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머신러닝에서 말하는 목적함수는, 머신러닝 알고리즘이 학습하는 과정에서 최소화 또는 최대화하려는 함수입니다. 목적함수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용됩니다.

예를 들어, 이미지 분류 문제를 해결하기 위한 머신러닝 모델이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 모델은 이미지의 특징을 분석하여 이미지가 어떤 종류인지를 분류하는 역할을 합니다. 이 모델의 목적함수는 이미지의 실제 클래스와 모델이 예측한 클래스 사이의 차이를 최소화하는 것입니다.

목적함수의 종류는 다양합니다. 가장 일반적인 목적함수로는 아래와 같은 것들이 있습니다.

* **오차 제곱 함수(MSE)**: 예측값과 실제값 사이의 거리를 제곱하여 계산합니다.
* **교차 엔트로피 함수(CE)**: 예측값과 실제값 사이의 차이를 계산합니다.
* **로지스틱 손실 함수(Logistic Loss)**: 분류 문제를 해결하기 위한 목적함수입니다.

목적함수는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용됩니다. 목적함수의 값이 작을수록 모델의 성능이 좋습니다. 따라서 머신러닝 모델을 학습할 때는 목적함수의 값을 최소화하거나 최대화하는 과정을 거칩니다.

일반인들이 이해하기 쉽게 목적함수를 설명하자면, 다음과 같이 말할 수 있습니다.

"목적함수는 머신러닝 모델이 학습하는 과정에서 달성해야 하는 목표입니다. 모델이 목표를 달성할수록 성능이 좋아집니다."

예를 들어, 이미지 분류 문제를 해결하는 모델의 목적함수는 다음과 같이 말할 수 있습니다.

"모델이 이미지의 실제 클래스를 정확하게 예측하는 것입니다."

목적함수를 이해하면 머신러닝 모델의 학습 과정을 더 잘 이해할 수 있습니다.