주뇽's 저장소

목차 1. 손실함수 2. Cross-Entropy - 정보 - 기댓값 - 엔트로피(Entropy) - Cross-Entropy 👉 1. 손실함수 인공지능 모델을 학습시킬 때 중요한 개념 중 하나가 손실함수(loss function)이다. 손실함수는 모델의 예측과 실제 데이터 간의 차이를 수치화하여 나타낸다. 이 손실함수의 값을 최소화하는 것이 모델 학습의 목표이다 간단한 예로. 선형회귀 모델을 생각해 보자 이 모델은 입력 데이터 x와 출력 y 사이의 관계를 선형 방정식 y = wx + b로 모델링한다. 여기서 w와 b는 모델이 학습해야 할 파라미터이다. 이때 손실함수로 자주 사용되는 것이 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)이다. 평균제곱오차는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 제곱..