코딩걸음마

98% ,100%정확도를 가지고 있는 모델은 정말 좋은 모델일까? 이 모델만 있으면 세상의 진리를 깨우친거라고 말할 수 있을까? 아쉽게도 모델의 정확도가 이렇게 높다면 train_set data에 대해서 충분히 학습이 되어 과적합일 확률이 높다. 즉, 우물안 개구리인 모델이라는 뜻이다. 정말 좋은 모델은 우리가 아직 알지 못하는 미래 즉, Unseen data에 대한 정확도가 높은 것을 의미한다. 그렇다면 아래의 과정으로 모델의 Unseen Data에 대한 정확도를 확인하고, 과적합을 줄이는 방법에 대해서 이야기해보자. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklear..

이번엔 회귀모델이 아니라 텐서플로우를 활용하여 딥러닝 분류를 알아봅시다. 다음의 이미지를 봅시다. 사람은 이 그림이 5라는 것을 당연하게 빠르게 답변할 수 있습니다. 하지만 컴퓨터는 알아내지 못한다. 그렇다면 컴퓨터는 어떻게 보일까요? 컴퓨터는 하얀부분을 255 검은부분을 0이라는 규칙을 가지고 0~255사이의 값을 가진 Data로 표현됩니다. 즉 , 하나의 그림 안은 28개 열과, 28개 행의 Data 즉, 784개의 Data의 vector(지금은 Matrix)라고 표현할 수 있습니다. 1. 데이터 준비 우선 data를 불러옵시다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, models, layers, utils, losses imp..