[ML101] 시리즈의 두 번째 주제는 손실 함수(Loss Function)입니다. 손실 함수는 다른 명칭으로 비용 함수(Cost Function)이라고 불립니다. 손실 함수는 고등학교 수학 교과과정에 신설되는 '인공지능(AI) 수학' 과목에 포함되는 기계학습(머신러닝) 최적화의 기본 원리이며 기초적인 개념입니다. 이번 시리즈에는 이 "손실 함수"의 개념과 종류에 대해 알아보도록 하겠습니다. 위의 그림은 일반적인 통계학적 모델의 형태로 입력 값(Input x)이 들어오면 모델을 통해 예측 값(Output y)이 산출되는 방식입니다. 그러면 이 예측 값이 실제 값과 얼마나 유사한지 판단하는 기준이 필요한데 그게 바로 손실 함수(Loss function)입니다. 예측 값과 실제 값의 차이를 loss라고 하며..
