• TensorFlow.js를 사용하면 다섯 줄의 자바스크립트 코드로 간단한 머신 러닝 모델을 구축하고, 훈련하고, 평가할 수 있습니다.

• 딥러닝 이면의 기본 알고리즘인 경사 하강법은 개념적으로 간단합니다. 모델이 가장 크게 향상되는 방향으로 조금씩 이동하면서 모델 파라미터를 반복적으로 업데이트하는 것을 의미합니다.

• 모델의 손실 표면은 모델이 파라미터 공간에서 얼마나 잘 맞는지 보여 줍니다. 파라미터 공간이 고차원이기 때문에 손실 표면은 일반적으로 계산할 수 없지만, 머신 러닝 동작 방식에 대해 생각하고 직관을 얻을 수 있습니다.

• 하나의 밀집 층은 간단한 문제를 푸는 데 충분하고 부동산 가격 문제에서 납득할 만한 성능을 달성할 수 있습니다.