AI 모델이 데이터를 학습한다는 것은 구체적으로 어떤 과정일까?지난 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝, LLM의 관계를 살펴보고 모델(Model), 파라미터(Parameter), 학습(Training), 추론(Inference)의 기본 개념을 정리했다. 이번에는 한 단계 더 들어가 모델이 실제로 학습되는 과정을 살펴보려고 한다.핵심은 모델이 예측한 결과를 평가하고, 그 결과를 바탕으로 파라미터를 수정하는 과정을 반복한다는 것이다.이를 이해하려면 손실함수, 미분과 기울기, 경사하강법부터 시작해 역전파와 옵티마이저까지 연결해서 살펴봐야 한다.▶ 1. 모델은 어떻게 스스로 학습할까?집값을 예측하는 모델을 생각해 보자.모델을 가장 단순한 형태로 표현하면 다음과 같다.예측값 = 가중치 × 입력값 + 편향y_hat..