현대 포트폴리오 이론의 기초를 확립한 해리 마코위츠(Harry Markowitz)의 포트폴리오 최적화 이론은 위험과 수익 간의 균형을 고려하여 자산 배분을 최적화하는 방법론입니다. 이 이론은 다양한 자산으로 구성된 포트폴리오의 분산 효과를 수학적으로 분석하고, 기대 수익률을 극대화하면서 동시에 위험(변동성)을 최소화하는 포트폴리오를 구성하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 Markowitz 포트폴리오 이론의 수학적 구조, 구현 방법, 한계 및 응용에 대해 자세히 … 더 읽기
하이퍼파라미터는 신경망의 구조나 학습 설정 등을 조절하는 값으로, 모델의 학습 결과에 큰 영향을 미칩니다. 대표적인 예로 학습률, 드롭아웃 비율, 은닉층 크기 등이 있으며, 이들을 최적으로 설정하는 과정이 하이퍼파라미터 최적화입니다. 이때 미분을 이용한 최적화 방법도 연구되고 있으며, 기존의 그리드 서치나 랜덤 서치보다 효율적일 수 있습니다. 1. 하이퍼파라미터 최적화 문제 정의 모델의 파라미터 \( \theta \)가 하이퍼파라미터 … 더 읽기
머신러닝에서는 대규모 데이터와 모델을 다루기 때문에 행렬 연산의 효율성과 속도가 모델 학습의 성능에 직접적인 영향을 줍니다. 따라서 행렬 연산을 최적화하는 방법은 모델 학습 시간 단축, GPU 활용, 메모리 절약 등 다양한 면에서 핵심적인 기술입니다. 이 글에서는 머신러닝에서의 행렬 연산 최적화 방법을 구체적으로 설명합니다. 1. 벡터화(Vectorization) 반복문 없이 전체 데이터를 한 번에 처리하는 방식입니다. Python에서는 일반적으로 … 더 읽기