파라미터(Parameter)는 머신러닝 모델이 학습 데이터로부터 스스로 학습하는 내부 변수입니다. 이 값들은 입력 특징(input features)이 출력(output)으로 어떻게 변환되는지를 정의하며, 모델의 동작 방식과 예측 정확도를 결정하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 과정에서 모델은 손실 함수(loss function)를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터를 지속적으로 조정합니다.

주요 특징:

• 학습 중 자동 조정됨
파라미터는 모델이 데이터에 기반해 스스로 조정합니다.

• 모델의 동작을 정의함
파라미터는 모델이 입력을 어떻게 처리하고 예측을 생성할지 결정합니다.

• 모델 유형에 따라 다양함
선형 모델은 가중치(weights)와 편향(bias)를 가지며, 신경망은 수백만 개 이상의 파라미터(가중치, 편향, 어텐션 스코어 등)를 포함합니다.

• 지속적으로 업데이트됨
경사하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘이 학습 단계마다 파라미터를 조정합니다.

• 하이퍼파라미터와는 다름
하이퍼파라미터는 사용자가 사전에 설정하는 반면, 파라미터는 모델이 학습 중 자동으로 학습합니다.

활용 사례:

• 신경망 학습
예측 오차를 줄이기 위해 각 층의 가중치와 편향을 조정합니다.

• 선형 회귀 모델
입력 변수와 출력 사이의 관계를 나타내는 계수를 학습합니다.

• 결정 트리
전통적인 의미의 파라미터는 적지만, 데이터 분할 기준을 통해 구조를 형성합니다.

• 대형 언어 모델(LLMs)
임베딩, 어텐션 가중치, 프로젝션 행렬 등으로 정보를 저장하고 처리합니다.

• 컴퓨터 비전
이미지 내의 패턴을 분류하고 인식하기 위해 파라미터를 활용합니다.

• 음성 인식 및 번역
복잡한 음성 및 언어 시퀀스를 처리하고 예측하는 데 사용됩니다.

중요성

모델 파라미터는 머신러닝 시스템의 지능을 구성하는 핵심 요소입니다. 이 값들은 모델이 정확한 판단과 예측을 수행할 수 있도록 필요한 지식을 저장합니다. 또한, 파라미터의 수량과 품질은 모델이 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화할 수 있는지를 결정합니다. 파라미터의 구조와 역할을 이해하면, AI 시스템의 설계, 평가, 개선에 효과적으로 기여할 수 있습니다.