모델 학습의 핵심 이해하기AI 모델 학습은 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 예측을 수행할 수 있도록 모델을 훈련하는 과정입니다. 모델 학습의 목표는 주어진 데이터로부터 일반화된 결과를 도출해, 새로운 데이터에서도 높은 성능을 보이는 것입니다.모델 학습의 성공은 적절한 데이터, 알맞은 알고리즘, 그리고 효율적인 하이퍼파라미터 튜닝에 달려 있습니다. 오늘은 모델 학습 과정과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 AI 성능을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.1. 모델 학습 과정 이해하기모델 학습은 기본적으로 다음 과정을 거칩니다.데이터 입력학습 데이터(training set)를 사용하여 모델이 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습합니다.가중치 업데이트모델은 초기 가중치를 설정한 후, **손실 함수(Loss Function..