딥러닝 모델의 성능 평가 및 시각화 기법딥러닝 모델을 개발한 후, 해당 모델이 얼마나 잘 동작하는지 평가하는 과정은 매우 중요합니다. 성능 평가를 정확하게 수행해야 모델을 개선하고 최적화할 수 있습니다. 이 글에서는 딥러닝 모델의 성능 평가 방법과 시각화 기법에 대해 설명하고, Python과 TensorFlow/Keras를 활용한 예제 코드를 제공합니다.1. 딥러닝 모델 성능 평가 지표모델의 성능을 평가하는 방법은 문제의 유형(회귀 또는 분류)에 따라 다릅니다.1.1 분류 모델의 성능 평가 지표분류 문제에서는 주로 다음과 같은 지표를 활용합니다.정확도(Accuracy): 전체 샘플 중 올바르게 예측한 비율정밀도(Precision): 모델이 양성(Positive)이라고 예측한 것 중 실제 양성인 비율재현율..