인공지능 기초 차이를 줄이는 방향으로 학습 미분을 통해 네트워크로 오차를 전달합니다. 예측값과 실제 정답을 비교하는 손실 함수를 사용하여 예측과 정답의 차이를 구할 수 있습니다. 인공지능의 핵심은 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 것입니다. 그러나 예측과 실제 사이에는 항상 차이가 있을 수 있습니다. 이 차이를 최소화하기 위해 인공지능 모델을 학습시키는 것은 중요한 과정입니다. 미분은 함수의 변화율을 나타내는 도구입니다. 이를 통해 예측값과 실제 값 사이의 차이, 즉 오차를 네트워크로 전달할 수 있습니다. 이렇게 전달된 오차는 네트워크를 업데이트하여 차이를 줄이는 방향으로 학습이 진행됩니다. 손실 함수는 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 계산하는 함수입니다. 이를 통해 모델의 예측 성능을 평가하고, 예측..