이 카테고리는 머신러닝과 딥러닝 모두에서 필수적인 기초 개념을 다루며 모델을 학습시키는 데 필요한 수학적 원리와 최적화 기법을 포함하고 있습니다. 🛠 신경망 학습 과정 흐름도💡 신경망이 학습하는 과정의 전반적인 흐름을 간략히 정리 1️⃣ 순전파 (Forward Propagation)입력 데이터를 네트워크에 통과시키고 예측값을 출력2️⃣ 손실 함수 계산 (Loss Calculation)예측값과 실제값의 차이를 계산하여 손실(Loss) 측정3️⃣ 역전파 (Backpropagation)손실 값을 기반으로 가중치와 편향의 기울기(gradient)를 계산연쇄 법칙을 적용하여 각 층의 기울기를 전달4️⃣ 경사하강법 (Gradient Descent) 적용계산된 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트최적의 가중치를 찾..