인공신경망 인간의 뉴런구조와 활성화 작동원리를 근간으로 input(자극)과 ouput(반응)과의 연관을 구현한 알고리즘이다. 중간에 은닉층(hidden layers)과 노드(nodes)들을 깊고(deep) 넓게(wide) 두어 특성치로부터 분류와 회귀를 더 잘할 수 있도록 특징추출 및 분류 단계를 확장하는 역할을 할 수 있도록 한 모델이다. 입력층과 출력층 사이에 은닉층을 몇 개를 둘 건지, 은닉층에 노드를 얼마나 둘 것인지, 학습률 등 많은 파라미터가 있다. 양이 굉장히 방대하기 때문에 모두 다루지 못하고 결과 돌려보면서 간단히 실습하는데 의의를 둔다. scikit-learn 인공신경망은 사이킷런의 neural_ntework 안에 있다. 이 중 분류 알고리즘은 MLPClassifier, 회귀 알고리즘은..