인공지능

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])​ model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) keras.Sequential() 레이어의 목록을 Sequential 생성자에 전달하여 Sequential 모델을 만들 수 있습니다. keras.layers.Flatten() 28*28 픽셀의 이미지의 2차원 배열을 1차원 배열로 변환 시킨다. ker..

plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap = plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show()​ fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() keras.datasets.fashion_mnist - keras에서 제공해주는 fashi..

# tensorflow 와 tf.keras 임포트 import tensorflow as tf from tensorflow import keras tensorflow - 기계학습이나 딥러닝같은 고성능 수치 계산이 필요할때 사용되는 오픈소스. keras - 딥 러닝 모델을 빌드하고 학습시키는 TensoFlow 상위 수준API. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt numpy - 파이썬 리스트와 달리 c언어 기반의 array를 제공함. 그러기 때문에 속도가 더 빠름. matplotlib - 파이썬에서 그래프로 표현하기위한 라이브러리 pyplot - 파이썬에서 matlab처럼 작동할수 있게하는 함수 모음