이진 분류Binary Classification 딥러닝을 다른 보편적인 작업에 적용해봅시다. 소개 이 수업에서 지금까지 신경망이 어떻게 회귀regression 문제를 풀 수 있는지를 배웠습니다. 이제는 신경망을 또 다른 보편적인 기계학습 문제에 적용해볼 것입니다. 바로, 분류classification죠. 지금까지 배운 거의 모든 것들은 여전히 적용됩니다. 가장 큰 차이점은 사용하는 손실 함수와 마지막 레이어에서 만들어내길 원하는 출력값의 종류입니다. 이진 분류 두 가지 클래스 중에서 한가지로 분류하는 것은 보편적인 기계학습 문제입니다. 여러분은 아마 소비자가 구매를 할지, 신용카드의 거래가 사기인지, 깊은 우주의 신호가 새로운 행성의 증거를 보여주는지, 의료 검사가 질병의 증거인지 예측하고 싶을 것입니다..
