신경망 훈련 방법: 학습 과정 이해하기이번 강의에서는 신경망을 훈련시키는 방법과 신경망이 어떻게 학습하는지를 알아보겠습니다.모든 머신러닝 작업과 마찬가지로, 우리는 먼저 학습 데이터를 준비해야 합니다. 학습 데이터의 각 예시는 입력(특징)과 기대 출력(목표)으로 구성됩니다. 신경망을 훈련시킨다는 것은, 이러한 입력을 출력으로 변환할 수 있도록 네트워크의 가중치를 조정하는 것을 의미합니다.학습 데이터를 준비하는 것 외에도, 우리는 두 가지 요소가 더 필요합니다:손실 함수: 네트워크의 예측이 얼마나 좋은지를 측정합니다.최적화 알고리즘: 네트워크가 가중치를 어떻게 변경해야 할지 알려줍니다.손실 함수손실 함수는 모델의 예측값과 목표값의 차이를 측정합니다. 문제 유형에 따라 다른 손실 함수를 사용할 수 있습니다...
