모델 파라미터는 머신러닝 모델이 학습 과정에서 스스로 조정하는 내부 변수입니다. 이 값들은 모델이 입력 데이터를 예측으로 변환하는 방식을 결정합니다. 파라미터가 잘 조정되면 모델의 정확도가 향상되지만, 부적절한 값은 과소적합(underfitting)이나 과적합(overfitting)의 원인이 될 수 있습니다.
주요 특징:
• 모델 파라미터는 하이퍼파라미터와 다르게 학습 중 자동으로 학습되는 값입니다.
• 모델의 내부 로직을 정의하며, 입력 데이터를 어떻게 처리할지를 결정합니다.
• 대표적인 예시로는 신경망의 가중치(Weights), 선형 회귀의 계수(Coefficients), 트랜스포머(Transformers)의 어텐션 값 등이 있습니다.
• 이러한 파라미터들은 경사하강법(Gradient Descent) 같은 최적화 알고리즘을 통해 반복적으로 조정됩니다.
• 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 방향으로 파라미터가 조정되며, 학습이 진행됨에 따라 파라미터 값은 오류를 줄이고 모델 성능을 개선하도록 발전합니다.
모델 유형별 예시:
• 선형 회귀(Linear Regression): 입력 특성과 출력 예측 간의 관계를 나타내는 계수(Coefficients)를 사용합니다.
• 신경망(Neural Networks): 각 층에서 가중치(Weights)와 편향(Biases)을 통해 복잡한 관계를 학습합니다.
• 결정 트리(Decision Trees): 데이터를 나누는 기준이 되는 임계값(Thresholds)과 규칙(Rules)을 사용합니다. (전통적인 의미의 파라미터로 분류되지 않기도 함)
• 트랜스포머 / 대형 언어모델(Transformers / LLMs): 어텐션 가중치(Attention Weights)와 프로젝션 행렬(Projection Matrices) 등 수백만~수십억 개의 내부 값으로 구성됩니다.
중요성
모델 파라미터는 학습된 AI 시스템 내부에서 지식(knowledge)의 핵심 표현 역할을 합니다. 이 값들을 조정함으로써 모델은 다양한 데이터 분포에 적응하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파라미터의 역할을 이해하면 모델 디버깅, 성능 최적화, 그리고 안정적인 머신러닝 시스템 구축에 도움을 줍니다.
