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그림 1-8 반복 훈련을 통해 손실을 최소화하는 과정

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머신 러닝과 신경망 개론

1,500회 반복 훈련을 마친 신경망의 최종 예측값(출력)을 살펴보자.

표 1-2 신경망의 최종 예측값
예측값 실제값 (Y)
0.023 0
0.979 1
0.975 1

0.025 0

예측 결과가 아주 좋다. 순전파와 역전파 알고리즘으로 신경망을 성공적으로 훈련시켰고, 예측값
도 실제에 가깝게 수렴했다. 물론 여전히 오차가 약간 있지만, 과적합(overfitting)을 방지하고 신경

망이 미지의 데이터에 잘 대응하려면 이 편이 더 좋다.

신경망의 동작 원리를 알아봤으니 이제 책의 나머지 프로젝트에 사용할 파이썬 머신 러닝 라이브
러리를 살펴보자. 신경망 원리가 여전히 어렵게 느껴지더라도 걱정할 필요 없다. 나머지 프로젝트
에서는 라이브러리를 사용해 신경망을 만들고 훈련시키는 과정을 손쉽게 구현한다.

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