신경망 학습의 핵심은 코스트 함수(cost function)를 최소화하는 데 있습니다. 이 과정은 신경망이 입력 데이터를 학습하고, 주어진 문제에 대해 최적의 출력을 생성하도록 이끄는 중요한 원리입니다. 코스트 함수는 모델의 출력과 실제 값 간의 차이를 측정하는 지표로, 경사하강법(Gradient Descent)을 사용해 이를 점차 줄여갑니다. 경사하강법은 매끄러운 코스트 함수 위에서 최솟값을 찾아가는 최적화 방법으로, 신경망이 학습 과정을 통해 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 돕습니다.신경망의 한계: 환경적 제약신경망은 숫자를 잘 인식할 수 있지만, 숫자를 "그릴 줄" 아는 것은 아닙니다. 이는 신경망이 엄격히 제한된 훈련 환경에서 학습하기 때문입니다. 훈련 과정에서 신경망은 주어진 격자 안에서만..