3. 신경만 시작하기

 이 장에서는 신경망을 사요ㅕㅇ하여 실제 문제를 풀어 봅니다. 2장의 첫 번째 예제에서 얻은 지식을 정리하고, 신경망이 가장 많이 사용되는 세 종류의 문제인 이진 분류, 다중 분류, 스칼라 값을 예측하는 회귀에 배운 것을 적용해 봅니다.

또 2장에서 소개했던 층, 네트워크, 목적함수, 옵티마이저 같은 신경망의 핵심 구성 요소들을 자세히 살펴봅니다. 이 책에서 사용할 파이썬 딥러닝 라이브러리인 케라스(Keras)도 간략히 소개하며, 텐서플로, 케라스, GPU를 사용한 딥러닝을 실행하기 위해 컴퓨터를 셋팅합니다. 실전 문제를 해결하는데 신경망을 어떻게 사용하는지 세 가지 기본 예제로 자세히 살펴봅니다.

1) 영화 리뷰를 긍정 또는 부정으로 분류하기(이진 분류)

2) 신문 기사를 토픽으로 분류하기(다중 분류)

3) 부동산 데이터를 바탕으로 주택 가격을 예측하기(회귀)

이장이 끝에 다다르면 신경망으로 벡터 데이터를 사용한 분류나 회귀 같은 간단한 머신 러닝 문제를 해결할 수 있고, 4장에서는 머신러닝의 원리와 이론을 더 깊게 이해할 수 있을 것입니다.