학습 루프
학습 루프는 준비된 데이터를 모델에 반복적으로 입력하여 예측값과 실제값 사이의 오차를 계산하고 이를 바탕으로 모델의 파라미터를 업데이트하는 일련의 과정이다. 손실 함수와 옵티마이저를 포함하며 모델이 점진적으로 정답에 가까워지도록 만드는 핵심 메커니즘이다.