공부하면서 생소한 용어나 원활한 플로우 이해를 돕기 위한 포스팅 공간을 마련하였습니다. 계속 수정해가면서 내용이 추가될 예정입니다. 파라미터(Parameter)모델의 파라미터는 머신러닝 모델이 학습을 통해 조정하는 값들로, 모델의 예측 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 파라미터는 모델의 구조에 따라 다르며, 주로 가중치(weights)와 편향(biases)으로 구성됩니다.가중치(Weights)입력 데이터의 각 특징(feature)에 곱해지는 값입니다. 가중치는 모델이 입력 데이터의 중요도를 학습하는 데 사용됩니다.편향(Biases)모델의 출력에 더해지는 상수 값입니다. 편향은 모델이 데이터를 더 잘 맞추기 위해 조정됩니다.예시: 선형 회귀 모델[ y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b ] ( w..