이제까지의 공부를 통해, 데이터를 수치화해 수학적 / 통계적으로 해석함으로써 각 신경망 유닛이 데이터에 부합하는 최적의 식을 찾는 것이 기계학습의 전반적인 원리임을 알아보았다. 이전글에서는 이 식을 간단하게 H(x)=Wx+b와 같이 기본적인 1차함수로만 다루면서 공부하였지만, [AI-04]에서 공부한 내용에서처럼 신경망은 여러 개의 입력값과 복잡한 노드로 연결되기 때문에 이렇게 간단한 식으로 해결되지는 않는다. 예를 들어, 3개의 입력을 처리하는 신경망 노드의 경우, 아래와 같은 식이 필요할 것이다.W₁x₁+W₂x₂+W₃x₃-θ 즉, 3개의 각각의 입력값에 대해 서로 다른 가중치를 적용한 값이 각 노드의 편향(임계값, θ)보다 높은지 낮은지에 따라 신경망이 1 (반응) 또는 0 (미반응)으로 다음 노드..
