안녕하세요?강의를 듣다가 궁금한 것이 생겨서 여쭤봅니다.섹션2. DNN 이진분류 part2강의에서정상, 비정상 데이터를 아래 사진과 같이 나타내셨는데<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/1561ed95-e57a-47f8-841b-44a4b96c0ff4/image.png">비율적인 면에서 neg보다 pos가 먼저와야 하는게 아닌가 싶어서 질문드립니다.<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/2cd5d014-bcdf-447f-ad65-9be8e15b9b32/image.png">모델 훈련 결과에서 큰 차이는 없었지만혹시 위와 같이 neg, pos로 지정하신 이유가 있는지 궁금합니다.감사합니다.

positive 는 우리가 찾고자 하는 label 을 말 합니다. 암에 걸린 환자, 부도날 고객, 포르노 영상, 불법침입자 등이 예가 되겠습니다. 따라서 일반적으로 비정상 데이터를 검출하려고 모델을 만드는 것 이므로 positive로 지정합니다. 반면 별 관심 없는 정상 데이터는 negative 로 지정합니다.좋은 질문 감사합니다.

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섹션2. DNN 이진분류 part2에서 pos, neg에 대해 질문드립니다.