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1. 가중치란?신경망에서 입력값이 출력에 미치는 영향을 조절하는 값각 입력 노드의 중요도를 결정하는 계수입력값이 최종 결과에 얼마나 영향을 미치는지 결정하는 요소학습 과정에서 최적의 값을 찾아가는 과정을 거쳐 결정됨초기에는 랜덤 값으로 설정됨손실 함수(Loss Function) 를 이용해 예측값과 실제값의 차이를 계산경사 하강법(Gradient Descent) 을 사용하여 손실을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정함최적의 가중치를 찾으면 모델이 더 좋은 예측을 함 2. Early StoppingEarly Stopping은 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해, 검증 성능이 더 이상 좋아지지 않으면 학습을 조기에 중단함# Early Stopping 코드 (patience=5, 검증 손실이 5번 연속..

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1.1 AI vs ML vs DLAI > ML > DL 순으로 범위가 좁아짐AI는 인간의 지능을 인공적으로 구현한 기술 전체를 말함ML은 인간의 학습 능력을 컴퓨터에서 실행시키려는 기술을 말함 규칙 기반과 데이터 기반으로 나뉨DL은 사람처럼 스스로 생각하고 말하는 것에 초점을 맞춘 기술을 말함 1.2 규칙 기반(Rule-based) vs 데이터 기반(Data-based)규칙 기반 데이터 기반정의사람이 직접 수행 방법을 지정AI 스스로 규칙을 찾음사진이나 데이터를 계속 제공함  사람의 역할모든 개별 로직을 입력학습할 수 있는 알고리즘을 개발주체개발하는 사람내장 학습된 데이터     1.3  AI는 어떻게 이미지를 분류할까?각 데이터에 해당하는 분류 정보를 숫자로 대응시키기[레이블을 만듦. 예) 강아지 사진..

우먼 잇츠 3기를 통해 진행하는 스터디 내용을 정리하는 카테고리입니다! “혁펜하임의 Easy! 딥러닝” 책을 읽고 저자의 무료 강의를 활용한 딥러닝 개념 학습