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[Deep Learning] Generating two classification models for MNIST dataset with Keras sequential/functional API

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Keras Layer MNIST Generating two classification models for MNIST dataset with Keras sequential/functional API MNIST 필요한 library를 import 합니다. MNIST는 손글씨 숫자 이미지 데이터셋으로, 28x28 픽셀 이미지에 0부터 9까지의 숫자가 적혀있는 70,000개의 이미지와 레이블로 이루어져 있습니다. 위 코드는 scikit-learn 라이브러리의 fetch_openml 함수를 이용해 MNIST 데이터셋을 가져와 출력하는 코드입니다. 그리고, 위와 같이 위 코드는 MNIST 데이터셋을 불러와서 데이터와 레이블을 각각 x_data와 y_data에 저장하고,..

[Deep Learning] Generating regression model for California housing dataset with Keras functional API

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Keras Layer California housing dataset Generating regression model for California housing dataset with keras functional API. 위와 같이 여러 필요 모듈들을 import 합니다. matplotlib.pyplot, tensorflow, keras, fetch_california_housing 그리고, housing 변수에 dataset을 할당합니다. 그런 뒤, print 문을 사용하여, 인자로, housing, housings.keys(), housing.feature_names를 넣어 각각 dataset의 내용, dataset의 키, dataset의 특성 이름을 ..