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[네이버클라우드캠프] 10일차. 인공지능 기초 개념정리 및 기초코드 실습 (딥러닝,퍼셉트론,옵티마이저,손실함수)
0. 딥러닝에서의 매개변수 탐색과 최적화 딥러닝은 함수의 최적의 매개변수를 찾는 것을 목표로 한다. 일반적으로 y = wx + b와 같은 수학적인 함수로 모델을 표현한다. 이때, 딥러닝은 최적의 매개변수를 찾아내는 과정을 거친다. 이러한 매개변수는 가중치(weight)와 편향(bias)로 구성되어 있다. 가중치는 초기에 랜덤한 값으로 설정되고, 학습 과정에서 최적의 가중치를 탐색한다. 가중치는 입력과 출력 사이의 연결 강도를 나타내며, 학습 데이터와 손실 함수를 기반으로 업데이트된다. 편향은 함수의 기울기를 조정하는 매개변수로, 가중치와 함께 사용되어 모델의 표현력을 향상시킨다. 초기에도 랜덤한 값으로 설정되며, 학습 과정에서 최적의 편향 값을 찾기 위해 업데이트된다. 딥러닝의 목표는 입력과 출력 사이의..
