이동 평균을 구현하기 위해 기계 학습 적용

이동평균의 개념

이동평균은 머신러닝에서 흔히 사용되는 기술적 분석 방법입니다. 슬라이딩 윈도우 내에서 연속된 데이터 포인트의 평균을 계산하여 시계열 데이터를 분석하는 통계 기법입니다. 이동 평균의 주요 기능은 데이터의 변동을 원활하게 하여 데이터에 대한 단기 변동 및 노이즈의 영향을 줄이는 것입니다. 이동 평균을 사용하면 데이터의 추세와 패턴을 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 이는 미래의 데이터 추세와 행동을 예측하는 데 매우 유용합니다. 따라서 이동 평균은 기계 학습에서 중요한 기술 분석 도구입니다.

이동 평균 기술을 사용하려면 계산에 사용되는 데이터 포인트 수를 결정하는 범위라고도 하는 창 크기를 설정해야 합니다. 창 크기 선택은 평균의 매끄러움에 영향을 미칩니다. 창 크기가 클수록 평균은 더 매끄러워지지만 데이터 변경에 더 느리게 반응합니다. 대조적으로, 창 크기가 작을수록 더 민감한 반응을 제공하지만 단기적인 데이터 변동에도 취약합니다. 따라서 부드러움과 반응성 사이에는 균형이 있습니다. 또한 이동 평균은 이상값에 민감하며 데이터의 기본 패턴을 정확하게 반영하지 못할 수도 있습니다. 따라서 이동 평균 기술을 사용할 때는 데이터 변화에 대한 느린 응답과 가능한 히스테리시스를 인식해야 합니다.

머신러닝의 이동평균과 최적화 알고리즘

머신러닝에서는 모델의 매개변수를 조정하여 모델의 예측 결과와 실제 목표값 간의 오차를 최소화하는 것이 목표입니다. 오류의 크기를 측정하기 위해 일반적으로 수학적 표현인 목적 함수를 사용하여 모델의 성능을 요약합니다. 목적 함수를 최소화하려는 목표를 달성하기 위해 최적화 알고리즘을 사용하여 모델의 매개변수를 조정합니다.

최적화의 과제 중 하나는 각 반복의 보폭 크기를 결정하는 적절한 학습 속도를 결정하는 것입니다. 일반적인 해결책은 이동 평균을 사용하여 학습 속도를 조정하는 것입니다.

이동 평균에는 시간에 따른 목적 함수의 지수 가중 이동 평균을 계산하는 작업이 포함됩니다.

예를 들어 먼저 필요한 매개변수를 정의합니다.

J(t)가 반복 시간 t의 목적 함수이고 J_avg(t)가 반복 시간 t의 이동 평균이라고 가정합니다. 각 반복에서 이동 평균은 다음 방정식을 통해 업데이트됩니다.

J_avg(t+1)=beta*J_avg(t)+(1-beta)*J(t+1)

참고해야 할 점은, 위 수식에서 Beta는 이전 평균에 부여되는 가중치를 결정하는 매개변수이다. 베타가 1에 가까우면 이동 평균이 더 느리게 변경되고 과거 데이터에 더 많이 의존하게 됩니다. 베타가 0에 가까우면 이동 평균 변경 사항이 더 민감해지고 현재 반복에 더 집중하게 됩니다. 따라서 적절한 베타 값을 선택하면 이동 평균의 동작과 최적화 프로세스에 직접적인 영향을 미칩니다.

학습률은 이동평균의 제곱근에 반비례하도록 설정되어 있습니다. 즉, 평균이 클수록 작아지며, 이는 모델이 최소값에 가까워짐을 의미합니다. 최소값에 가깝고 모델은 최소값에서 멀리 떨어져 있습니다. 다음 방정식을 사용하여 학습률을 계산합니다.

learning_rate=alpha/sqrt(J_avg(t))

여기서 Alpha는 초기 학습률을 결정하는 상수 요소입니다.

이제 Python을 사용하여 이동 평균 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np
def moving_average_schedule(x_0,gradient,J,T,alpha,beta):
J_avg=J(x_0)
x=x_0
for t in range(T):
learning_rate=alpha/np.sqrt(J_avg)
x=x-learning_rate*gradient(x)
J_avg=beta*J_avg+(1-beta)*J(x)
return x

이 시점에서 최적화 매개변수를 얻었습니다. 그 중 x_0은 초기 최적화 매개변수이고,gradient(x)는 x에서 목적 함수의 기울기를 반환하는 함수, J(x)는 x에서 목적 함수의 값을 반환하는 함수, T는 숫자 알파는 초기 학습을 결정합니다. 비율의 상수 인자인 베타는 이동 평균 매개변수입니다. 최종 결과 x는 T회 반복 후 최적화된 매개변수입니다.

전반적으로 이동 평균은 최적화 알고리즘에서 학습 속도를 예약하는 간단하고 효과적인 방법입니다. 목적함수의 이동평균을 이용하면 최적화 과정의 수렴에 따라 학습률을 동적으로 조정할 수 있어 최적화의 안정성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 이동 평균을 구현하기 위해 기계 학습 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!