Mini-batch gradient descent1 44. 빅데이터 대응하기 : Large Scale Machine Learning 최근 5년~10년 동안에 머신 러닝이 급격하게 발전한 이유중에 하나는 데이터가 많아졌기 때문이기도 합니다. 최근에 대두된 빅데이터의 시대가 보다 정확한 머신러닝에서의 학습에 큰 도움이 되기 때문입니다. 때문에 우리는 많은 데이터들을 통해 학습을 하게 되는 경우가 자주 발생합니다. 하지만 이런 빅데이터는 학습하는 속도에 영향을 미치기도 하며 알고리즘이 연산을 함에 있어서 연산 비용이 크게 증가하는 원인이 되기도 합니다. 이번에는 이렇게 스케일이 큰 데이터들을 다루는 방법(알고리즘)들에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 우리가 이전에도 살펴보았듯이 머신 러닝에서 어느 알고리즘을 사용하면 더 좋은 성능을 보이는가에서는 크게 차이가 없었습니다. 하지만 데이터의 사이즈가 커질 수록 더 좋은 결과가 나타난다는 것은 명.. 2016. 9. 5. 이전 1 다음
