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하이퍼파라미터 모델 구조나 학습 과정에 영향을 미치는 각종 상숫값 (학습률, 학습횟수, 미니배치 크기…) 딥러닝 알고리즘 실행 동안은 값이 변하지 않는 상수 개발자가 미리 지정해주어야 하는 값 하이퍼파라미터의 중요성 마음에 드는 학습 결과를 얻기까지 다양한 값으로 바꾸어가며 실험할 필요 파라미터는 학습으로 적당한 값을 얻을 수 있지만 하이퍼파라미터는 개발자가 미리 정해주어야 한다. 그래서 더 많은 경험과 이해가 필요하다.

AI : 지능적으로 행동하는 계산(컴퓨터) Agent(주어진 환경에서 주어진 목표를 향해 행동하는 주체)를 만들고 분석하는 학문 분야 약인공지능: 한가지 작업만 강인공지능: 인간처럼 학습해 모든 작업 수행 가능. 실존하진 않음. Machine Learning : 기계가 스스로 학습. 사람은 학습데이터만 공급하고 컴퓨터가 스스로 입력값과 결과값과 관계를 만족시키는 내부 동작을 찾아냄. 학습데이터(훈련데이터) Training Data: 내부동작을 만들때 사용한 데이터(입력값, 결과값) 시험데이터 Test Data: 만들어진 내부 동작 성능 평가시 사용하는 데이터 - 지도학습 Supervised Learning : 결과값을 아는 즉 라벨링된 학습데이터로 ML모델 학습시킴. 분류 Classification, 회..