파라미터 뜻

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최근 AI 개발 경쟁이 치열해지면서 파라미터가 얼마나 중요한지 뉴스에서 자주 듣게 되죠. 파라미터가 뭐길래?

파라미터

파라미터는 모델이나 시스템의 특성을 나타내는 값이에요. 어떤 모델이나 시스템이 어떻게 동작하는지 결정하고 조절하는 데 쓰이는 거죠.

어떤 모델이나 시스템의 동작을 설명하고 제어하는 데 쓰이는 값이 파라미터예요. 이걸 조절하거나 추정해서 동작을 예측하거나 이해할 때 파라미터를 조절하죠.

파라미터는 모델이나 시스템의 동작을 제어하고 조절하는 중요한 변수랍니다. 예를 들어, 통계 모델에서는 데이터 분포를 설명하는데 쓰이는 값이 파라미터예요.

파라미터는 모델의 내부 가중치와 편향을 나타내는 거죠. 학습 과정에서 조절되어 데이터에 최적화된 예측 능력을 갖도록 만들어져요.

모델의 파라미터 수는 모델의 복잡성을 나타내는 지표예요. 파라미터가 많을수록 더 복잡한 모델이라고 생각하기 쉬워요.

하지만, 항상 그런 건 아니에요. 파라미터 수는 모델의 복잡성을 보여주는 지표일 뿐이에요.

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