줘이리의 인생적기

앞선 포스팅에서 사용했었던 Sequantial 모델을 사용하도록 하겠습니다. 4개의 Dense 레이어, relu, Adam, mse를 사용하겠습니다. from tensorflow.keras.datasets import boston_housing import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #데이터셋 가져오기 (train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = boston_housing.load_data() ###########정규화 (Standardization) ############# # X 값 Standardization X_mean = train_X.mean(axis=0) X_std = tr..

딥러닝에서 유명한 예제죠. 보스턴 주택 가격 예측 네트워크를 만들어보겠습니다. 보스턴 주택 가격 데이터셋은 keras와 tf.keras에 기본적으로 내장되어 있습니다. 먼저 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터에 대해 알아봅시다. 훈련(train) 데이터는 학습 과정에서 사용되는 데이터입니다. 검증(validation) 데이터는 학습이 잘 되고 있는지 검증하는 용도로 사용되는 데이터입니다. 테스트(test) 데이터는 학습 결과를 평가하기 위한 데이터입니다. 다음은 보스턴 주택 가격 데이터셋에 대하여 알아보겠습니다. 1978년 미국 보스턴 지역의 주택 가격이며, 506개 지역의 주택 가격 중앙값을 1,000달러 단위로 나타냈습니다. 범죄율, 주택당 방의 수, 고속도로 접근성, 학생/교사 비율 등 13..