🌔 AI/DL - Training

### 폐암을 가지고 있는 사람이 생존할지, 사망할지 예측하는 regression 모델 해당 코드에서는 keras 및 Tensorflow에서 제공하는 라이브러리를 통해, 사용자에게 상당히 편리하게 제공되므로, **수식적인 부분은 거의 없습니다**. 또한 **코드의

붗꽃의 품종을 분류해보자. (데이터 셋 다운로드(https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html붗꽃은 꽃잎 모양과 길이를 기준으로 품종을 구분한다.다음과 같이 총 4개의 속성으로 이루어짐을 확인할 수 있다

과적합을 피하는 5가지데이터증강, 조기 학습 종료, 배치 정규화, 규제 : dropout, 규제 : 가중치 규제5가지를 배웠다.이를 활용해서 가장 좋은 "모델"을 만들어보자.학습이 진행될수록 학습 데이터의 세트의 정확도는 올라가나 과적합으로 인해 검증데이터의 분류 성능

Tensorflow를 사용하기 위한 기본적인 개념들을 설명한다.최근의 모든 머신 러닝 시스템은 일반적으로 텐서를 기본 데이터 구조로 사용텐서는 머신 러닝의 기본 구성 요소임데이터(숫자)를 위한 컨테이너임의의 차원 개수를 가지는 행렬의 일반화된 모습차원(dimension

Tensorflow.org 사이트의 데이터 증대 및 전의 학습의 예제를 따라 해보며 학습한다. 데이터 증대를 하지 않은 경우와 정확도(loss와 accuracy)의 차이를 파악한다.