Dainus Lecture Room
1일차 · 단일 뉴런

가중치가 바뀌면 뉴런의 판단이 달라집니다

w₁, w₂, b를 움직여 네 입력을 모두 맞춰 보세요. 세 숫자가 합과 출력, 진리표를 동시에 바꿉니다.

1일차 · 은닉층

은닉 뉴런 두 개를 쌓으면 XOR도 풀립니다

다음 단계를 눌러 두 뉴런의 경계가 합쳐지는 과정을 따라가 보세요. 직선 하나로 나눌 수 없던 네 점이 세 단계 만에 분리됩니다.

1일차 · 경사하강

기울기를 따라 손실의 바닥을 찾습니다

학습률을 바꾸고 공을 굴려 보세요. 같은 기울기도 보폭에 따라 수렴하거나 느려지고, 때로는 바닥을 지나쳐 발산합니다.

2일차 · 학습 루프

반복할수록 결정 경계가 데이터 모양을 배웁니다

학습 시작을 누르고 정확도와 손실 곡선을 함께 살펴보세요. 직선에 가깝던 경계가 두 반달 사이로 휘어집니다.

3일차 · 일반화

복잡도가 지나치면 학습과 일반화가 갈립니다

모델 복잡도를 1에서 11까지 움직여 두 오차가 갈라지는 지점을 찾아보세요. 잘 외운 모델이 새 데이터도 잘 맞히는 것은 아닙니다.

3일차 · 조기 종료

검증 손실이 가장 좋은 순간에서 멈춥니다

자동 재생과 patience 값을 바꾸며 멈추는 시점과 복원되는 모델을 비교해 보세요.

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