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머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 손실 함수(Loss Function)는 모델의 예측이 얼마나 부정확한지를 측정하는 중요한 지표이다. 이 함수는 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 적합되는지를 평가하고, 모델의 가중치를 조정하여 성능을 개선하는 데 사용된다. 손실 함수의 이해는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적이다.💡 손실 함수(Loss Function)란? (What is a Loss Function?)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 정량화하는 함수이다. 이 차이가 클수록 손실 함수의 값은 커지며, 이는 모델의 성능이 낮음을 의미한다. 모델은 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 학습하며, 이를 통해 예측 정확도를 높인다. 손실 함수는 비용 함수(Cost Function) 또..

딥러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 딥러닝의 핵심 개념 중 하나인 지도 학습 (Supervised Learning) 에 대해 알아보겠습니다. 💡지도 학습은 딥러닝을 포함한 머신 러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 학습 방법 중 하나입니다. 지도 학습의 기본 아이디어는 '정답'이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 것입니다. 훈련 데이터 (training data) 라고 불리는 이 데이터는 입력 (input) 과 그에 해당하는 올바른 출력 (output, 또는 label) 쌍으로 구성됩니다. 모델은 이 데이터를 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 능력을 갖추게 됩니다.예를 들어, 강아지와 고양이 사진을 분류하는 모델을 생각해 봅시다. 🐶🐱입력 (..