요약
딥 러닝 $\Subset$ 머신 러닝 $\Subset$ 인공지능
머신 러닝 - 데이터(Data)에서 패턴(Pattern)을 학습(Learning)하여 미래 값을 예측(Prediction)하는 것
머신러닝 vs 딥러닝 - 학습 방법의 차이 (수학적 방법 vs 인공 신경망)
선형 회귀 - 선형 함수를 이용하여 오차를 점차 줄여나가는 방식으로 학습 (손실함수 - MSE)
절차: 데이터 정의 → 초기값 설정 → 손실함수 계산 → 학습
이진 분류 - 선형 함수를 기점으로 좌우로 분류. 활성화 함수를 이용 (손실함수 - CEE)