COURSE
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PROGRESS
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단원 데이터 구조화: AI 전처리 17 데이터의 규칙: 예측 로직 14 옷의 시너스: 판단 로직 1 예와 아니오: 판단 로직 6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 7 최적의 경로: 강화 로직 7 층층이 지능: 신경망 로직 7 전체 목록
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손실 함수와 옵티마이저 설정

40 P
QUESTION 06 #364
학습을 시작하기 전, 오차를 어떻게 계산하고(Loss) 어떻게 수정할지(Optimizer) 설정하는 과정을 완성하세요.
main.py 
model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(1)])

# 모델 컴파일: 학습 방법 설정
model.(
    optimizer="",  # 가장 대중적인 최적화 알고리즘
    loss="binary_crossentropy", # 이진 분류용 손실 함수
    metrics=["accuracy"]
)
실행 결과 예시 
compile, adam
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

⚙️ 학습의 전략 세우기

모델만 만든다고 학습이 되는 것은 아닙니다. 어떤 기준으로 평가하고 어떻게 개선할지 정해야 합니다.

  • Optimizer (Adam): 산을 내려갈 때(오차를 줄일 때) 보폭과 방향을 똑똑하게 결정하는 가이드 역할을 합니다.
  • Loss (손실 함수): 모델의 정답과 실제 정답 사이의 거리를 측정하는 자 역할을 합니다.

이 설정이 잘 되어야 인공지능이 길을 헤매지 않고 빠르게 똑똑해집니다.