1부 퀴즈. 기계가 배운다는 것
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전통적 프로그래밍과 머신러닝의 차이를 '넣는 것'과 '나오는 것'으로 설명하라.
'학습한다'의 공학적 정의를 작업·성능·경험으로 말하라. 이 정의가 실용적 나침반이 되는 이유는?
지도·비지도·강화·자기지도 학습을 '주어지는 신호'로 구분하라.
학습 기계의 세 부품(모델·손실·최적화)을 집값 예제로 설명하라.
경사하강법의 갱신 규칙을 쓰고, 학습률이 너무 클 때와 작을 때 각각 무슨 일이 생기는지 말하라.
내적의 두 얼굴은 무엇이며, 각각 이 책의 어디에서 주인공이 되는가?
연쇄법칙을 톱니바퀴 비유로 설명하고, 이것이 역전파와 기울기 소실에 어떻게 연결되는지 말하라.
'손실 함수는 발명이 아니라 도출'이라는 말의 뜻을 제곱오차를 예로 설명하라.
훈련 오차 0이 축하할 일이 아닐 수 있는 이유를 설명하라.
편향과 분산은 각각 무엇이며, 모델 용량을 키우면 어떻게 움직이는가?
검증 집합과 테스트 집합을 분리해야 하는 이유는?
데이터 누수의 대표적 두 경로와 처방을 말하라.