서론AI 기계학습에서 손실(loss) 계산은 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 중요한 과정입니다. 손실 함수는 모델이 학습하는 동안 최적화 알고리즘이 손실을 최소화하도록 돕는 역할을 합니다. 손실 계산을 통해 신경망이 얼마나 정확하게 학습했는지를 평가할 수 있으며, 이를 기반으로 모델이 업데이트됩니다. 손실 함수는 문제 유형에 따라 다르게 설정되며, 분류 문제에서는 크로스 엔트로피(Cross-Entropy), 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 등이 사용됩니다. 손실을 효과적으로 계산하고 감소시키는 과정은 모델 성능을 높이는 데 필수적인 요소입니다. 또한, 적절한 손실 함수를 선택하는 것이 모델의 학습 속도와 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 손실..
