250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 주가예측
- 주식매매
- DeepLearning
- 크롤링
- 게임
- 머신러닝
- 가격맞히기
- 코딩테스트
- 프로그래머스
- 알고리즘
- 템플릿
- 코딩
- 흐름도
- API
- 주식
- 주식연습
- CLI
- Regression
- 재귀함수
- 딥러닝
- PyTorch
- 기초
- 선형회귀
- 파이썬
- tensorflow
- 연습
- Linear
- 추천시스템
- 회귀
- python
Archives
- Today
- Total
목록iteration (1)
코딩걸음마
[딥러닝] TensorFlow+ 분류모델 예제(MNIST)
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..
딥러닝_TensorFlow
2022. 6. 30. 01:37