딥러닝 기초 | 인공신경망 모델 만들기 | 텐서플로(Tensorflow) / 케라스(Keras) | 로지스틱 회귀로 패션 아이템 분류하기(SGDClassifier 클래스_확률적 경사 하강법) | 패션 MNIST 데이터셋 1. 패션 MNIST 데이터 가져오기 ▶ 패션 MNIST 데이터 : 10종류의 패션 아이템으로 구성 : MNIST 데이터는 워낙 유명하기 때문에 많은 딥러닝 라이브러리에서 이 데이터를 가져옴 : 텐서플로를 사용해 이 데이터를 읽어옴 : 텐서플로의 케라스(Keras) 패키지를 임포트하고 패션 MNIST 데이터를 사용 ▶ 텐서플로 케라스(Keras) 패키지 가져오기 from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() : 실행마다 동일한 결과를 얻기 위해 케라스 랜덤 시드를 사용, 텐서플로 연산을 결정적으로 만듦 : Keras.datas.. 이전 1 다음
