학교에 가던, 인강을 틀고 딥러닝 수업을 보면 항상 딥러닝 외에 배경 이야기가 정말 많습니다. 통계, 최적화, 파이썬 패키지 사용법부터 시작해서 딥러닝을 직접 다루기 전까지 기초설명이 많은데요, 그래서 딥러닝을 배우려고 하면 정말, 솔직히 정신이 산만해진다는 생각이 듭니다. 딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 복잡한 관계를 모델링하기 위해 인공 신경망을 사용합니다. 이 과정에서 미분이 매우 중요한 역할을 합니다. 미분은 함수의 변화율을 나타내며, 딥러닝에서는 이를 통해 손실 함수(loss function)의 기울기(gradient)를 계산합니다. 이 기울기는 모델의 가중치(weight)를 업데이트하는 데 사용됩니다. 즉, 기울기가 큰 방향으로 가중치를 업데이트하여 손실 함..
