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모델 학습 세 단계: 함수 정의, 비용 정의, 파라미터 찾기

1. 모델 함수 정의 (Model Function Definition) 이 단계는 "가설을 세우는 단계"라고 할 수 있습니다. 데이터의 입력(X)과 출력(Y) 사이에 어떤 수학적 관계가 있을 것이라고 가정하고, 그 관계를 나타내는 함수를 정의합니다. 이 함수를 '모델' 또는 '가설(Hypothesis)'이라고 부릅니다. 역할: 입력 변수들을 사용해서 예측값을 어떻게 계산할지 구조를 결정합니다. 예시: 선형 회귀 (Linear Regression): 입력(x)과 출력(y) 사이에 직선 관계가 있다고 가정하고, 모델 함수를 H(x)=Wx+b 와 같이 정의합니다. 여기서 W(가중치)와 b(편향)가 우리가 찾아야 할 파라미터입니다. 신경망 (Neural Network): 여러 개의 뉴런과 활성화 함수를 복잡하게..

인공지능/신경망 이해 2025.12.05
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