이 장에서는 신경망을 사용하여 실제 문제를 풀어 봅니다. 2장과 3장에서 얻은 지식을 정리하고, 신경망이 가장 많이 사용되는 세 종류의 작업인 이진 분류, 다중 분류 그리고 스칼라 값을 예측하는 회귀에 배운 것들을 적용해 봅니다.
• 영화 리뷰를 긍정 또는 부정으로 분류하기(이진 분류)
• 신문 기사를 토픽으로 분류하기(다중 분류)
• 부동산 데이터를 바탕으로 주택 가격을 예측하기(스칼라 회귀)
이 예제들은 처음 만나는 엔드-투-엔드 머신 러닝 워크플로(workflow)일 것입니다. 데이터 전처리, 모델 구조의 기본 원리, 모델 평가에 대해 소개하겠습니다.
이 장의 끝에 다다르면 신경망으로 벡터 데이터를 사용한 간단한 분류나 회귀 작업을 처리할 수 있고, 5장에서는 머신 러닝의 원리와 이론을 더 깊게 이해할 수 있을 것입니다.