솜씨좋은장씨

평소에 공부하면서 딥러닝에 대한 기초적인 개념은 까먹고 있는 것 같아 패스트 캠퍼스의 강의를 통해 딥러닝에 대해서 처음부터 차근차근 다시 살펴보며 공부하기로 하였습니다. 앞으로 강의를 듣고 강의에서 기억했으면 좋겠다 하는 내용에 대해서 하나씩 적어보려합니다. 딥러닝의 전체 구조 딥러닝의 구조를 간단하게 살펴보면 Data를 Model에 넣고 예측 (Logit) 하고 예측한 값에 대해서 얼마나 틀렸는지 (Loss, 오류율)를 계산 한 후 이 오류율을 최소화하는 작업(Optm)을 거쳐 다시 그 값을 Model에 넣고 Loss가 최소화 될때까지 반복한 뒤 결과(Result)를 도출하는 방식입니다. 학생이 문제집을 풀었을때 틀린 갯수가 가장 적어지기 위해서 공부를 하는 것에 비유를 들어보면 학생이 문제집을 사서(..