학습(learning)의 3 요소(components)와 딥러닝 알고리즘(Deep Learning Algorithm)의 주요 특징에 대해 설명하시오. - Task, Task Experience, Performance Measure - 딥러닝 알고리즘은 어떠한 Task의 정답을 모사하는 값을 출력해주는 함수 또는 분포를 찾는 것으로 그 분포를 구성하는 파라미터 즉 세타 값을 찾는 알고리즘을 말한다. - 여기서 파라미터는 함수의 weight와 bias가 될 수 있고, 확률 분포의 측면에서 봤을 때는 예측값과 실제값이 될 수 있다. 위 식에 기반하여 딥러닝 알고리즘의 작동방식에 대해 설명하시오. $f_\theta$는 initialize한 세타값 또는 학습 중인 세타값을 지닌 함수를 의미한다. 이 함수에 $\m..
