🧑💻복습/파이썬
파이썬 딥러닝 기본 코드 실습 (numpy, keras, adam)
파이썬 딥러닝 기본 코드 실습 (numpy, keras, adam) 데이터 준비: 입력 데이터 x와 출력 데이터 y를 numpy 배열로 정의합니다. 입력 데이터 x는 2개의 특성(feature)을 가진 10개의 샘플로 구성되어 있습니다. 데이터 전처리: x의 행과 열을 확인하고, x를 전치(transpose)하여 열을 특성(feature)로, 행을 샘플로 변환합니다. 이를 통해 모델이 올바른 형태의 데이터를 입력받을 수 있습니다. 모델 구성: Sequential 모델을 생성하고, Dense 레이어를 추가하여 모델을 구성합니다. 입력층과 은닉층을 추가하고, 출력층은 하나의 노드로 구성됩니다. 컴파일과 훈련: 모델을 컴파일하고, 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 손실 함수로는 'mse'를 사용하고..
