파라미터 뜻

최근 챗GPT로 인해 AI 개발에 경쟁이 붙었다는 뉴스를 많이 보게 됩니다.

그러다보면 어떤 기업은 파라미터가 몇인 AI모델을 개발했다 이런 식의 뉴스를 보게 되는데 여기서 파라미터 뜻에 대해 알아보도로 하겠습니다.

1) 파라미터 뜻

파라미터(Parameter)는 주어진 모델이나 시스템의 특성을 나타내는 값을 의미합니다.

일반적으로 파라미터는 모델의 동작을 결정하거나 조정하는 데 사용됩니다.

파라미터는 수학, 과학, 통계학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 들을 수 있는 용어로 최근에는 AI 관련해서 많이 듣는 것 같습니다.

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2) 파라미터 기능

파라미터는 모델이나 시스템의 동작을 설명하고 제어하는 데 사용되는 변수 또는 값으로 생각할 수 있습니다.

모델이나 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하고 예측하기 위해 파라미터를 조정하거나 추정하는 경우가 많습니다.

예를 들어 통계 모델에서 파라미터는 데이터의 분포를 설명하는 값을 의미합니다.

정규 분포의 경우, 평균과 표준 편차가 파라미터입니다.

이러한 파라미터는 주어진 데이터를 기반으로 추정되거나 모델링 과정에서 미리 정의될 수 있습니다.

또한 AI분야의 머신러닝에서 파라미터는 모델의 내부 가중치와 편향을 나타냅니다.

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이러한 파라미터는 학습 과정을 통해 조정되어 데이터에 대한 최적의 예측 능력을 갖도록 조정됩니다.

따라서 AI 모델에서 파라미터 수를 비교하기도 하는데 일반적으로는 많을 수록 더 복잡한 처리 능력을 가졌다고 인식되긴 하지만 엄밀하게 꼭 그런 것만은 아니라고도 합니다.

 

어쨌든 파라미터는 모델이나 시스템의 동작을 제어하고 조정하는 핵심적인 역할을 수행하며 파라미터의 선택, 조정, 추정은 모델 개발과 분석에서 중요한 요소라고 합니다.

 

2024.03.22 - [블록체인(암호화폐)] - 블록닥 BLOCK DAG 코인 이더리움 BNB코인과 같은 레이어1 코인 프리세일

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