신경망은 법원 경매 물건의 낙찰가를 예측하는 얼마써 예상낙찰가 모델 21개 중 하나입니다. 매달 실제 낙찰 결과와 대조해 채점하며, 물건의 조건이 이 모델에 맞을 때 그 값이 예상낙찰가로 채택됩니다. 성적만으로 정하지 않습니다.
| 정식 명칭 | Neural Network |
|---|---|
| 전술 | 직관형. 어디서 터질지 본인도 모른다. |
| 강점 | 오피스텔|부산 4폴드 중 3승 견고 + 경기장 16승 — 이번 시즌 최대 이변. |
| 약점 | 표본이 적은 곳에서 급격히 흔들린다. |
이미지·언어·바둑을 제패한 딥러닝 가문의 리그 유일 파견 선수. "정형데이터는 트리의 땅, 신경망은 약하다"는 통설을 안고 입단.
다층 퍼셉트론(64×32 은닉층) — 신호를 비선형 활성화로 겹겹이 뒤섞어 트리가 못 보는 조합 패턴을 찾는다. 검증 손실 기준 조기종료로 과적합 방어.
이미지 인식·번역·음성 — 세계를 바꾼 가문 출신. 정형데이터는 가문의 원정 경기다.
트리 계열 전체가 라이벌 — "정형데이터에서 신경망은 트리를 못 이긴다"는 통설과의 싸움. 부산에서 한 판을 이겼다.
통설을 부산에서 뒤집었다. 전수조사가 아니었으면 영영 벤치에 있었을 왕.
Rumelhart, Hinton & Williams (1986) "Learning representations by back-propagating errors", Nature — 역전파. 보편근사정리는 Cybenko (1989)·Hornik (1991).
보편근사정리: 은닉층 하나의 신경망도 임의의 연속함수를 원하는 정밀도로 근사할 수 있다. 학습은 연쇄법칙으로 손실의 그래디언트를 역전파해 가중치를 갱신하는 확률적 경사하강.
입력을 선형변환+비선형 활성화(ReLU)로 겹겹이 변환해 특성 간 상호작용을 자동으로 표현 학습한다. 검증 손실 기준 조기 종료로 과적합을 제어.
표현력은 크지만 정형(표) 데이터에서는 트리 계열에 밀린다는 대규모 비교 연구가 여럿(Grinsztajn et al. 2022, "Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?", NeurIPS).
이미지·언어·음성을 제패한 딥러닝의 원형. 정형데이터 정복은 TabPFN·TabM 등 후속 세대의 과제 — 본 리그의 부산 견고승은 그 통설에 대한 국지적 반례.
전체 모델 보기 → 경매 물건에서 예상낙찰가 확인하기 →
얼마써 — 사건번호만 입력하면 법원경매 물건의 예상낙찰가를 AI가 계산합니다. 여러 방식이 낸 값을 실제 낙찰가와 매달 대조해 검증합니다. 입찰가 결정은 경매 참여자 본인의 판단이며, 예상낙찰가는 통계 기반 참고치입니다. 입찰 전 법원 공고와 현장을 반드시 확인하세요.