====== 비용(Cost) ======
손실(Loss), 오차(Error)와 동의어.\\
비용 & 손실 & 오차는 엄밀히는 다르지만 실제값과 예측값 차이로 통용되서 많이쓰인다. \\

==== 비용이 낮음 다 좋나? ====
결론부터 말하면 아니다. \\
비용이 너무 낮으면 (Cost ≈ 0): 모델이 훈련 데이터를 완벽히 **암기**한 상태. 새로운 데이터에 대한 예측을 못하는 **과적합(Overfitting)** 상태일 위험이 매우 높음. \\
비용이 너무 높으면 (High Cost): 모델이 너무 단순해서 훈련 데이터의 패턴조차 제대로 학습하지 못한 상태. 훈련 및 테스트 모두에서 성능이 낮은 **과소적합(Underfitting)** 상태. \\
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핵심심 과제 : **과적합**과 **과소적합** 사이의 균형을 찾아, **일반화(Generalization) 성능이 가장 좋은 최적의 지점**을 찾는 것이 관건.