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머신러닝(딥러닝) 용어 몇가지를 간단하게 살펴봅니다. 이는 딥러닝에도 동일하게 적용됩니다.

모델 = '훈련 데이터로 학습된 머신러닝 알고리즘'

가중치, 절편 = 모델 파라미터(model parameter)

모델을 클래스로 표현할 경우, 해당 클래스로 만든 객체를 모델이라고 생각하면된다.

손실함수(loss function) : 모델의 예측과 target(정답)이 다를 경우 규칙(가중치, 절편)을 수정해야한다. 이때 사용하는 함수

최적화 알고리즘 : 손실함수의 최솟값을 효율적으로 찾는 방법

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