뉴럴넷

신경망의 기초 개념부터, 로지스틱 회귀와의 관계, Tabular 데이터에 특화된 TabNet까지 — 신용평가 관점에서 신경망을 다룬다.

이 섹션에서 다루는 내용

섹션	제목	핵심 내용
1	신경망 기초	퍼셉트론, 활성함수, 역전파, 경사하강법
2	LR = 단일 뉴런	로지스틱 회귀가 가장 단순한 Fully Connected NN임을 보이는 연결
3	TabNet	Tabular 데이터에 특화된 Attention 기반 신경망
4	CNN · RNN	사전 가정(Inductive Bias), CNN/RNN이 정형 데이터에 안 맞는 이유, LSTM 실무 테스트 경험

다음 섹션

뉴럴넷을 마쳤다면, 트리 앙상블에서 CART부터 XGBoost/LightGBM까지 트리 기반 모형을 학습한다.