01 인공신경망의 구조 -01 layer + node -02 활성함수 -03 오차함수 -04 최적화 -05 오차 역전파 -06 기울기 소실 02 실습 -01 ANN - 회귀 -02 ANN 튜닝 - batch_size, early stopping (적절한 epoch 결정) -03 ANN - 분류01 인공신경망의 구조 -01 layer + node 입력층 - 중간층 - 출력층 구조로 구성되어 있으며 각 층마다 여러 노드(뉴런)이 존재한다. > 입력층 : 데이터를 전달받는 층 (노드의 수 = 피쳐 수)> 출력층 : 최종 예측 결과를 리턴하는 층 (노드의 수 = 출력 결과) * 회귀분석 : 1개의 target * 분류분석 : ex) 사망여부 -> 1개 target -> 원핫인코딩 (클래스별로 서로 다른..