[AI/인공지능] Do it! 딥러닝 입문 03 / 손실 함수와 경사 하강법의 관계 & 선형 회귀를 위한 뉴런 생성

[Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 도서 [Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문]를 가지고 학습한 내용을 간략하게 요약하여 포스팅합니다. 지난 게시글에서 언급한 용어 정리 본격적으로 손실 함수와 경사 하강법의 관계에 대해 설명하기 전에 지난 게시글에서 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단하면서도 딥러닝의 기초가 되는 선형 회귀(Linear Regression)에 대하여 설명했습니다. 이에 대한 내용을 다시 한 번 요약하겠습니다. 1. 선형 회귀는 아주 간단한 1차 함수로 표현이 가능하다. 2. 선형 회귀는 기울기와 절편을 찾아준다. 3. 선형 회귀는 만든 모델을 통해 새로운 점에 대한 예측을 할 수 있게 한다. 선형 회귀의..........

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