머신러닝(Machine Learning) 학습(Training) 기초
서론 머신러닝의 핵심적인 과정 중 하나는 바로 'Training'입니다. 이는 노래를 배우는 사람이 여러 번 연습을 통해 음정을 맞추고, 복잡한 곡을 연주하는 기술을 향상시키는 과정에 비유할 수 있습니다. 머신러닝에서의 'Training'은 모델이 데이터로부터 학습하고, 그 학습 결과를 바탕으로 성능을 향상시키는 과정을 의미합니다. 머신러닝(Machine Learning) 학습(Training) 기초를 이해하기 위해 머신러닝의 핵심 개념 중 하나인 선형 회귀 모델을 예로 들면, 이는 'y=wx+b'라는 간단한 수식으로 표현됩니다. 여기서 'w'와 'b'는 각각 가중치와 편향을 의미하는 파라미터입니다. 이 파라미터들은 주어진 데이터로부터 정보를 얻어서 성능이 향상될 수 있는 방향으로 업데이트되는 것이 'T..