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1. 학습 목표모델 튜닝의 개념과 중요성을 이해한다.하이퍼파라미터와 학습 파라미터의 차이를 구분한다.그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search) 같은 최적화 기법을 실습한다.2. 모델 튜닝이란?1) 모델 튜닝의 정의모델 튜닝은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다.모델의 구조와 학습 과정을 최적화해 더 나은 예측 성능을 제공합니다.2) 모델 튜닝의 중요성모델의 하이퍼파라미터는 성능에 큰 영향을 미칩니다.올바른 하이퍼파라미터 설정은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.3. 하이퍼파라미터와 학습 파라미터1) 학습 파라미터학습 중에 모델이 자동으로 학습하는 값.예:..

1. 학습 목표딥러닝의 기본 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 이해한다.신경망 학습의 과정(순전파, 손실 계산, 역전파)을 학습한다.Python을 사용해 간단한 신경망 모델을 구현한다.2. 딥러닝이란?1) 정의딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 사용해 데이터를 학습합니다.다층 구조를 통해 데이터를 처리하며, 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.2) 딥러닝의 특징자동 특징 추출:사람이 데이터를 분석해 특징을 추출할 필요 없이, 신경망이 학습 과정에서 특징을 자동으로 추출.대량의 데이터 처리:딥러닝은 대량의 데이터를 학습하며, 데이터가 많을수록 성능이 좋아짐.비선형 관계 학습:단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 데이터 간의 관계를 학습 가능.3. ..

1. 학습 목표머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이를 이해한다.머신러닝의 학습 유형(지도학습, 비지도학습, 강화학습)을 파악한다.딥러닝에서 사용하는 기본적인 신경망 구조를 이해한다.2. 머신러닝(Machine Learning)이란?1) 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하여 규칙을 스스로 생성하는 인공지능 기술입니다.프로그래머가 명시적으로 모든 규칙을 작성하지 않아도, 데이터에서 패턴을 찾아 학습합니다.2) 머신러닝의 작동 원리데이터를 입력.알고리즘이 데이터를 분석하고 학습.학습한 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 예측.3) 머신러닝의 학습 유형지도학습(Supervised Learning):입력 데이터와 정답(레이블)이 제공됨.모델은 입력과 정답 간의 관계를 학습.예: 이메일 스팸 분류, 주택 가격..