[모두의 딥러닝] 7. 머신 러닝 용어, 텐서플로(tensorflow), 케라스(keras) API

머신 러닝 용어 가설 함수(hypothesis) - H(x) : 문제를 해결하기 위해 가정하는 식 (ex.y = ax + b) 가중치(weight) : y = ax + b에서 변수 x에 어느 정도의 가중치를 곱하는지 결정하는 기울기 a 편향(bias) : y = ax + b에서 데이터의 특성에 따라 따로 부여되는 값 b 머신 러닝에서 y = ax + b => H(x) = wx + b 가중합 : 입력 값과 가중치를 모두 곱한 후 바이어스(bias)를 더한 값 활성화 함수(activation function) : 입력된 값을 다음 층으로 넘길 때 각 값을 어떻게 처리할지를 결정하는 함수 : 가중합의 결과를 0 또는 1로 판단하는 함수 손실 함수(loss function) : 실제 값과 예측 값 사이의 오차에..