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머신러닝 손실 함수(Loss Function)의 의미와 종류

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..
머신러닝 2025. 4. 10. 07:54
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