4-1. 데이터에서 학습

학습 : train data로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것

손실함수(loss) : 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표

학습의 목표 : 손실함수의 결괏값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것

<신경망의 방식>

s   >   신경망(딥러닝)   > 결과

모아진 데이터로부터 규칙을 찾아내는 것 - 기계

이미지를 벡터로 변환할 때 사용하는 특징 설계 - 사람

종단간 기계학습 : 데이터(입력)에서 결과(출력)을 사람의 개입 없이 얻는다.

범용능력 : 아직 보지 못한 데이터(train data에 포함되지 않는 데이터)로도 문제를 올바르게 풀어내는 능력 >> 기계학습의 최종 목표

기계학습

1. train data

2. test data

1로만 학습해 최적의 매개변수를 찾음. 2로 앞서 훈련한 모델의 실력을 평가

overfitting : 한 dataset에만 지나치게 최적화된 상태

4-2. 손실함수

신경망 학습 = 최적화

현재 상태를 '하나의 지표'로 표현 & 그 지표를 가장 좋게 만드는 가중치 매개변수 값을 탐색

손실함수(loss function) : 신경망 학습에서 사용하는 지표 > 성능의 나쁨을 나타냄