개요옵티마이저(Optimizer)는 머신러닝 및 딥러닝에서 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 모델의 파라미터(가중치)를 조정하는 알고리즘입니다. 모델 성능 향상의 핵심 요소로 작용하며, 학습 속도, 정확도, 수렴 안정성에 큰 영향을 줍니다. 본 포스트에서는 옵티마이저의 개념, 종류, 비교, 적용 전략 등을 전문가 수준으로 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의옵티마이저는 경사 하강법(Gradient Descent)을 기반으로 손실 함수를 최소화하는 방향으로 파라미터를 조정하는 알고리즘입니다.목표: 손실 함수의 값을 최소화하여 최적의 파라미터 도출기반 수학: 미분, 행렬 연산, 확률 이론활용 영역: 딥러닝 모델 훈련, 강화학습, 최적화 문제 전반2. 주요 옵티마이저 종류 비교 알고리즘 ..
