1. Spyder와 딥러닝 기본 모델 사용하기

Spyder 설치 in anaconda

깃허브 1. 기초

이상하게 노트북에서 아나콘다 통합환경실행 및 Spyder 실행이 안된다...

https://anaconda.org/anaconda/spyder

cmd창에서

conda install -c anaconda spyder

Keras

구글 엔지니어가 개발한 것으로, 백엔드로 Tensor나 Theano를 지정할 수 있다.

list와 tuple

[ , , , ] 은 list이다. 하나의 리스트는 [ 0 ]하나로 나타내지만,

(, , , )은 tuple이다. 하나의 튜블은 빈 콤마라도 찍어야한다. ( 0 , )

- list의 대괄호는 생략가능하지만, tuple은 ( , )의 소괄호는 생략해서는 안된다.

keras model

1. Sequential()은 선형 모델을 사용하겠다는 의미
2. Dense라는 layers는 input과 output을 모두 연결하는 layer이므로, 은닉층에서 쓰기 좋다.
   - 이 때, 첫번째 파라미터는 output계층의 수이다.
   - 2번째 파라미터는 input계층의 수이다.
3. complie은 컴퓨터가 알아들을 수 있게 하는 함수인데, 이 때 들어가는 파라미터로 이해하면 쉽다.
   - SGD : <최적화 방식>stochastic gradient Descent 통계적 경사하강의 방법으로 최적의 weight와 bias를 예측한다.
   - mse : <손실 함수> mean square error 평균을 제곱하여 에러를 확장시켜 차이가 명확하게 보이게 한다.
4. fit은 training, 학습 한다는 의미이다.
   - X, y, 학습횟수, 메세지 출력형태 정도 이다.
5. predict는 학습을 통해 얻어진 예측값들을 받아오는 함수이다.
   - 이 때, flatten()은 array형태로 얻어지는 예측값(행렬형태)를  1차원 배열로 바꾼 것이다.
   
   
6. 이제 Target값인 y(정해진 답)과  예측한값 predict를 같이 print해서 비교해보자.

예제파일

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