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딥러닝 주제 중에 자연어처리 등 코딩으로 학습을 위주로 하면서 경사하강법, 로스 등 적용되는 원리에 대해 많이 생각해본 적이 없었다. 이번 대학원 강의 수업은 딥러닝의 원리를 파악하는데 많은 도움이 되었다. 딥러닝 목표는 데이터를 입력했을때 출력값에 대해 예상 값과 실제 값과의 차이를 최소화하는 학습 방법? 이다. 굉장히 단순해 보인다 ^^; 고양이 사진을 데이터로 입력하고 예상 값은 고양이라는 레이블인데 개라는 레이블이 출력이 되었을 때의 차이를 최소화 하는 것이다. 대충 감이 오는데 사진의 차이를 구한다? 이거를 어떻게 학습하지? 어떤 방식인지 많은 의문이 생겼다! "모든 입력 값은 숫자로 변환되어 차이를 구하게 된다." 고양이 사진이나 텍스트 등 입력값은 컴퓨터가 인식할 수 있도록 숫자로 입력된다...