서론AI 기계학습에서 반복(iteration)은 모델이 학습 데이터를 통해 점진적으로 성능을 향상시키는 중요한 과정입니다. 반복적인 학습 과정을 통해 모델은 입력 데이터를 분석하고, 가중치를 조정하며, 예측 성능을 최적화할 수 있습니다. 일반적으로 반복 과정은 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행되며, 이를 위해 다양한 최적화 기법이 적용됩니다. 반복 학습은 데이터의 특성과 모델의 구조에 따라 다르게 작용할 수 있으며, 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 필요합니다. 특히 신경망 학습에서는 다중 반복을 수행하면서 모델이 점차적으로 정교해지고 안정적인 결과를 도출할 수 있도록 합니다. 반복 과정이 올바르게 설정되지 않으면 모델이 과적합하거나 수렴하지 않을 수 있기 때문에, 이에 대한 세밀한 조정이 요구됩니다. A..
