위 지도는 머신러닝으로 해결 할 수 있는 많은 문제들을 보여줍니다. 이 수업에서 텐서플로우를 이용해서 해결하려는 문제는 지도학습의 회귀와 분류입니다. 회귀는 숫자로 된 결과를 예측하는 것이고, 분류는 범주형문제의 결과를 예측 하는 것입니다. 회귀와 분류 문제를 해결하기 위해 사용하는 머신러닝 알고리즘에는 DecisionTree,RandomForest,K-NN,support vector machine ,neural network 등이 있다. 이중 이 수업은 Neural Network에 대해 배우는 수업이다. 사람의 두뇌가 동작하는 방법을 모방해서 기계가 학습을 할 수 있게 고안된 것이 Neural Network 알고리즘이다. 우리의 두뇌는 뉴런이라는 세포들이 촘촘하게 연결 되어있다. 뉴런들로 연결된 신경망..