패스트캠퍼스 챌린지 - 44일차

강의 내용 Review

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📍배운내용📍

• Tensorflow/Keras
• MNIST dataset

👉강의내용👈

Part4. 딥러닝 대표 3대장 프레임워크 기초

Ch 03_텐서플로우/케라스 이론 및 실습

Tensorflow&Keras

• Tensorflow와 keras는 구글에서 만든 머신러닝 모델을 개발하고 학습하시키는데 핵심 오픈 소스 라이브러리
• Keras는 사용자가 Tensorflow를 좀더 쉽고 편하게 사용할수 있게 해주는 high level API제공 
• 케라스는 텐서플로우 안에 있음 
• Tensorflow 1버전과, 2버전은 차이가 있는데 2버전에서는 keras를 딥러닝 공식 API로 채택 했음
• 각 프레임워크 임포트는 import tensorflow, from tensorflow import keras로함 
• __version__으로 버전 확인 가능 

MNIST dataset 

• 손글씨 분류를 위한 데이터 셋 
• 데이터.load_data() 하면 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눠줌 
• 각각 x값을 255.0으로 나눠서 이미지 값을 스케일링함 -> 이때 성능이 가장 좋게 나옴
• 모델은 시퀀셜 모델로 만들고 두개의 덴스레이어와, 드랍아웃을 설정함 
• 입력 데이터는 28,28로 넣고 플랫튼 해줌
• 최적의 해를 찾기위해 웨이트와 바이어스를 갱신해주는 옵티마이저는 아담을 사용
• 그리고 model.fit(학습 x데이터, 학습 y데이터)으로 모델을 학습 함 
• 이후 model.evaluate(테스트 x데이터, 테스트 y데이터)
• evaluate에서 테스트 데이터에 대해 얼마나 예측을 잘하는지 확인함 

 

공부사진 

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강의 듣기 

실습하기

 

44일차 후기

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새로운 part에 들어왔다. 모델을 만들어보고 학습시켜 보는게 신기하다.
얼른 얼른 들어야지~! 

 

 

https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.