오늘은 오전 : 에이타니, 코드카타 | 오후 : 머신러닝 복습 + 개인과제 발제를 하였다. 머신러닝 복습은 월요일이라 크게 많이 하진 않았고 개인과제 발제는 링크 이슈로 문제를 아직 풀진 못했다. 에이타니trainvalidationtesttrain 데이터로 모델을 학습validation 데이터로 하이퍼파라미터를 조정test 데이터로 최종 성능을 평가함 학습 과정 중 반복적으로 사용될 수 있음단 한번 사용됨→ 모델이 학습 데이터에만 과도하게 맞춰지지 ㅇ낳고 새로운 데이터에도 잘 작동하는지 확인할 수 있다.→ 분할하는 목적 : 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고 일반화 성능을 객관적으로 평가하기 위함 ● 토큰- 토큰의 개수는 AI 모델의 응답 속도와 비용에 직접적인 영향을 미친다.- 토큰이 많을..