● MNIST 데이터mnist 데이터 갯수 역할 mnist.train 55,000 학습데이터 mnist.test 10,000 테스트데이터 mnist.validation 5,000 검증데이터 mnist는 이미지를 분석을 위한 데이터의 모임이다mnist의 데이터는 총 7만개로 이중 55,000개는 학습에 사용하고 10,000개는 테스트에 5,000개는 검증에 사용하기 위해 나누어 놓은것입니다.mnist는 지도학습 알고리즘의 데이터로서 활용하며 각 데이터들은 image와 label이 세트로 존재합니다.학습에 사용되는 image와 그 결과를 담은것이 label입니다. ● Relu를 이용한 분류모델(전체소스)import tensorflow as tfimport numpy as np from tensorflow.e..
분류모델은 패턴을 파악하여 여러종류로 구분하는 작업입니다.예를 들어 어떤 사진을 보고 고양이인지, 강아지인지, 자동차인지 비행기인지 분류하는 모델입니다 ● 학습데이터 정의1. 우리가 판별하고자 하는 개체의 종류는 기타, 포유류, 조류 세가지이다2. 기타는 털과 날개가 없다 포유류는 털은 있고 날개는 없다 조류는 털과 날개가 모두 있다 라고 특징을 정의한다3. 위의 내용을 디지털로 정의한다 [털, 날개] -> [기타, 포유류, 조류] [0, 0] -> [1, 0, 0] # 기타 [1, 0] -> [0, 1, 0] # 포유류 [1, 1] -> [0, 0, 1] # 조류 ● Relu를 이용한 분류모델import tensorflow as tfimport numpy as np x_data = np.array([[..