소프트웨어 공장

1. 2013년, 스마트폰 S/W 개발 막바지의 긴박함2013년 어느 날, 스마트폰 소프트웨어 개발 프로젝트는 거의 막바지에 다다랐습니다. 발주사 PM은 프로젝트 완수를 위해 동분서주하고 있었고, 품질팀과의 최종 협의 끝에 '양산 검증 종료'라는 큰 산을 앞두고 있었죠.전달된 지침은 명확했습니다."이번 릴리즈로 양산 검증을 종료합니다. 민감하거나 복잡한 이슈는 품질 담당자와 협의하여 다음 '잔여 이슈 정리 릴리즈'로 넘기세요."당시 제가 담당하던 SMS/MMS 파트는 대부분의 이슈가 정리된 상태였지만, 마지막 단 하나의 이슈가 발목을 잡고 있었습니다.2. 분석되지 않은 이슈, 그리고 강행된 릴리즈당시 SMS는 단순 메시지를 넘어, 전화번호 앞에 '#'이나 특수한 문자를 붙여 발신하는 '특수 용도 메시지'..

오늘은 PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 학습의 핵심, 옵티마이저(Optimizer)에 대해 알아보겠습니다.임베디드 개발자나 AI 엔지니어라면 모델의 구조만큼이나 중요한 것이 '어떻게 효율적으로 가중치를 업데이트할 것인가'입니다. PyTorch의 torch.optim 모듈을 중심으로 주요 알고리즘의 특징과 사용법을 정리해 드립니다.1. 옵티마이저(Optimizer)란 무엇인가?옵티마이저는 신경망이 예측한 값과 실제 정답 사이의 오차인 손실 함수(Loss Function) 값을 최소화하기 위해 모델의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 조정하는 알고리즘입니다.일반적으로 손실 함수의 기울기(Gradient)를 따라 아래로 내려가는 '경사 하강법' 원리를 이용하며, PyTorch에서는 다음과 같은 4단..