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신경망에서 학습하는 방법은 정방향 전파와 역전파가 있다. 로지스틱 분류로 신경망이 왜 전방향 전파와 역전파로 구성되어 있는지 직관을 얻어보자.   이진 분류 (Binary Classification) 이진 분류란 그렇다와 아니다 2가지로 분류하는 것이다. 이때 결과가 "그렇다" 이면 1로 표현하고 "아니다"이면 0으로 표현한다. ex) 고양이다 (1)  / 고양이가 아니다 (0).  \(x\) : 입력 특성\(y\) : 주어진 입력 특성 \(x\) 에 해당하는 실제 값\(  (x,y) \) : 한쌍의 훈련 샘플\(m\) : 훈련 샘플의 갯수\( n_{x} \) : \(x\)에 대한 차원 신경망을 구현할 때, 여러 훈련 샘플에 관한 데이터를 각각의 열로 놓는 것이 유용하다.로지스틱 회귀 (Logistic ..

모델링(modeling)   머신러닝과 딥러닝의 기본적인 컨셉은 대용량의 데이터를 가지고 모델을 만들고, 이 모델을 통해 새로운 데이터를 예측하는 것이다. 과거의 데이터에서 패턴을 파악하여 이를 이용해 미래를 예측하고자 한다. 이러한 데이터 내 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하여 하나의 모형으로 만드는 과정을 '모델링(modeling)'이라고 한다. 모델링은 데이터를 잘 설명하는 하나의 수식(\(y=f(x)\))을 생성해내는 것이라고도 할 수 있다.   손실 함수, 비용 함수, 목적 함수의 차이 그렇다면 내가 만든 모델이 잘 예측하고 있는 지 어떻게 알 수 있을 까? 모델이 잘 예측하고 있는 지 평가하기 위해 실제 데이터 값과 모델이 예측한 값 간의 차이를 측정하면 된다. 이를 '에러(Error)..