이때 입력값은 X1과 X2, sin(X1)과 sin(X2)입니다.
그림 7-17 입력 데이터, 층 개수, 뉴런 개수에 따라 생성되는 딥러닝 모델
여기에서 알 수 있는 사실은 ‘딥러닝할 때는 어떤 데이터를 넣을 것인가’가 중요하다는 점입니다. 단순히 데이터를 많이 넣고 오래 학습시킨다고 좋은 성능의 인공지능이 만들어지지 않습니다. 딥러닝 모델을 만들 때 어떤 데이터를 넣을지, 층 개수와 뉴런 개수를 얼마로 결정할지도 인공지능 개발자의 몫입니다.
이때 입력값은 X1과 X2, sin(X1)과 sin(X2)입니다.
그림 7-17 입력 데이터, 층 개수, 뉴런 개수에 따라 생성되는 딥러닝 모델
여기에서 알 수 있는 사실은 ‘딥러닝할 때는 어떤 데이터를 넣을 것인가’가 중요하다는 점입니다. 단순히 데이터를 많이 넣고 오래 학습시킨다고 좋은 성능의 인공지능이 만들어지지 않습니다. 딥러닝 모델을 만들 때 어떤 데이터를 넣을지, 층 개수와 뉴런 개수를 얼마로 결정할지도 인공지능 개발자의 몫입니다.