DAY 01학습의 출발점·입력 → 규칙 → 예측
모델은 무엇을 예측할까?
작은 예측 기계 하나를 직접 만져 보며 LLM 학습의 출발점을 잡습니다.
01 / UNDERSTAND
핵심 개념
모델은 입력을 받아 출력을 계산하는 규칙입니다. 오늘은 x에 숫자 w를 곱해 예측값을 만드는 ŷ = wx만 사용합니다. w가 바뀌면 같은 입력에서도 예측이 달라집니다.
학습은 관측한 정답에 더 가까워지도록 w를 바꾸는 과정입니다. 이때 x와 정답 y는 예제의 일부이고, 조정할 수 있는 것은 파라미터 w입니다.
모델은 규칙, 학습은 그 규칙의 조정입니다.
02 / WORKED EXAMPLE∑
작은 숫자로 따라가기
01
x=3, w=0.5라면 예측은 1.5입니다.
02
정답 y=6이므로 예측은 4.5만큼 작습니다.
03
w를 2로 바꾸면 예측은 6이 되어 이 예제와 맞습니다.
03 / EXPLORE
직접 실험해 보기
슬라이더를 움직여 w=2 근처에서 오차가 작아지는지 확인하세요.
LIVE EXPERIMENT · 01
손실 곡선을 걸어 보세요
YOUR NOTES · 3 MIN
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무엇을 조작했나요? 어떤 숫자나 그림이 달라졌나요? 그 이유는 무엇인가요?
04 / CHECK YOURSELF
오늘의 이해 확인
학습 중 직접 바뀌는 값은?
FURTHER READING
개념 원문
오늘의 작은 숫자 예제는 이 강의를 위해 작성했습니다. 아래 자료에서 실제 연구와 구현 설명을 확인할 수 있습니다.
Linear regression: Gradient descentGoogle Machine Learning Crash Course이 자료는 개념 학습용입니다. 실제 모델의 구조와 학습 설정은 구현마다 다를 수 있습니다.