깨끗하게 손질한 데이터가 준비되면, 이 데이터로 AI 모델을 학습(공부)시키고 평가(시험)하는 단계를 거칩니다.

아래 번호를 하나씩 눌러서 확인해 보세요.

학습 방법(알고리즘)에는 여러 종류가 있는데, 사람이 미리 몇 가지 값(하이퍼파라미터)을 정해주고, AI는 훈련 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾아갑니다. 학습이 끝나면 테스트 데이터로 시험을 봐서 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지 평가합니다. 시험 점수(성능)가 낮으면 학습 방법을 바꾸거나 데이터를 더 다듬어서 다시 학습시키기도 합니다.