소프트웨어 공장

SciPy.optimize: 제약 조건과 경계 설정 방법

SciPy.optimize: 제약 조건과 경계 설정 방법SciPy의 optimize 모듈은 최적화 문제를 해결하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히 현실적인 최적화 문제에서는 변수의 범위를 제한하거나 특정 제약 조건을 부여하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 SciPy.optimize에서 제약 조건과 경계(경계 조건)를 설정하는 방법을 중심으로 설명드리겠습니다.1. 최적화에서 제약 조건과 경계의 필요성최적화 문제를 해결할 때, 현실적인 상황에서는 다음과 같은 제약이 존재할 수 있습니다.경계(Bounds): 변수의 값이 특정 범위를 벗어나지 않도록 제한하는 조건.등식 제약(Equality Constraint): 특정 식이 0과 같아야 하는 조건.부등식 제약(Inequality Constraint): 특..

손실 함수와 비용 함수의 차이 및 활용

손실 함수와 비용 함수의 차이 및 활용딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 손실 함수(Loss Function)와 비용 함수(Cost Function)입니다. 이 두 개념은 종종 혼용되어 사용되지만, 엄밀히 보면 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 손실 함수와 비용 함수의 차이점, 각각의 역할, 그리고 다양한 손실 함수의 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.1. 손실 함수(Loss Function)란?손실 함수(Loss Function)는 단일 데이터 샘플(혹은 한 배치)에 대한 오차를 계산하는 함수입니다. 즉, 하나의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 결과는 개별 데이터 샘플마다 다를 수 있으며, 딥러닝 모델은 손실 값을 최소화하도록 학습됩니다.대표적..