1. 귀납적 편향이란?딥러닝 모델은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고 예측을 수행합니다. 하지만, 모든 가능한 패턴을 학습하는 것은 불가능하며, 어떤 패턴을 우선적으로 학습할지 결정해야 합니다. 이때 사용되는 것이 바로 귀납적 편향 (Inductive Bias)입니다. 귀납적 편향은 딥러닝 모델이 데이터에서 특정 패턴을 찾도록 유도하는 일종의 제약 조건입니다. 이는 모델이 학습 과정에서 특정 가정을 하거나, 특정 유형의 패턴을 선호하도록 만드는 역할을 합니다.2. 귀납적 편향의 필요성만약 귀납적 편향이 없다면, 딥러닝 모델은 모든 가능한 패턴을 학습하려고 시도할 것입니다. 이는 과적합 (Overfitting)으로 이어져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하될 수 있습니다. 즉, 귀납적 편향은 과..
