SGD의 꼬리 분포 특성이 기계 학습에서 중요한 이유는 SGD가 학습 중에 모델 파라미터를 업데이트하는 방식 때문입니다. 꼬리 분포가 발생하면 SGD가 수렴하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있고, 더 많은 반복이 필요할 수 있습니다. 이는 학습 속도와 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 꼬리 분포 특성을 더 깊이 탐구하여 SGD의 수렴 속도와 안정성을 향상시키는 방법을 개발하는 것이 중요합니다.