머신러닝에서 최적화(Optimization)란 모델의 파라미터를 조정하여 손실 함수(loss function)와 같은 특정 목적 함수(Objective Function)의 값을 최소화(또는 최대화)하는 과정을 의미합니다. 최적화는 학습 알고리즘의 핵심 요소로, 모델이 데이터에서 패턴을 얼마나 잘 학습하고 미지의 데이터에 얼마나 잘 일반화할 수 있는지를 결정합니다.

주요 특징:

• 목표 지향적(Objective-Driven)
최적화의 목적은 예측값과 실제값 간의 오차(손실)를 최소화하는 것입니다.

• 반복적 과정(Iterative Process)
대부분의 최적화 방법은 여러 번의 반복(epoch)을 통해 파라미터를 점진적으로 업데이트합니다.

• 기울기 기반(Gradient-Based)
경사하강법(Gradient Descent) 등에서처럼 손실 함수의 기울기(gradient)를 사용하여 파라미터 업데이트 방향을 결정합니다.

중요성

최적화는 머신러닝 모델이 효과적으로 학습하고 일반화 성능을 높이는 데 필수적인 과정입니다. 모델 파라미터를 잘 조정하면 더 정확한 예측이 가능하고, 과적합이나 과소적합을 방지할 수 있습니다. 또한 최적화 기법의 선택은 학습 속도, 안정성, 최종 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

※ 참고: 경사하강법, Adam, RMSProp 등 다양한 최적화 알고리즘이 실무에서 활용됩니다.